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Kingdom A BSTRACT 磁共振成像 (MRI) 是获取精确解剖信息的重要方式，它在诊断和治疗计划的医学成像中起着重要作用。近年来，由于深度学习技术（特别是生成对抗网络 (GAN)）的引入，图像合成问题发生了革命性的变化。这项工作研究了深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 在生成高保真和逼真的 MRI 图像切片方面的应用。建议的方法使用具有各种脑部 MRI 扫描的数据集来训练 DCGAN 架构。当鉴别器网络辨别创建的切片和真实的切片时，生成器网络会学习合成逼真的 MRI 图像切片。生成器通过对抗性训练方法改进了其生成与真实 MRI 数据非常相似的切片的能力。结果表明，DCGAN 有望在医学成像研究中实现多种用途，因为它们表明，如果我们对它们进行连续多次训练，它可以有效地生成 MRI 图像切片。这项工作增加了深度学习技术在医学图像合成中的应用研究范围。可以生成的切片具有增强数据集的能力，可以在深度学习模型的训练中提供数据增强，并且提供了许多功能以使 MRI 数据清理更容易，并且提供了三个随时可用且干净的数据集，可用于主要解剖计划。关键词 磁共振成像、生成对抗网络、深度卷积生成对抗网络、Nifty、OpenNeuro 1。介绍 该项目探索使用深度卷积生成对抗网络生成逼真的 MRI 图像切片。所提出的方法使用干净且准备好的矢状脑 MRI 扫描数据集训练 DCGAN 架构。生成器网络学习合成逼真的 MRI 图像，而鉴别器网络区分制造的和真实的图像。通过对抗性训练策略，生成器提高了其生成与真实 MRI 数据紧密匹配的切片的能力。这项工作为使用深度学习方法进行合成医学成像的研究做出了贡献。提出的研究目标如下：
合成大脑图像
主要关键词
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