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生成式人工智能 (AI) 已应用于图像，用于增强图像质量、域迁移和增强用于各种医疗领域的 AI 建模的训练数据。图像生成 AI 可以生成大量未注释的图像数据，从而促进多个下游深度学习任务。然而，它们的评估方法和临床效用尚未得到彻底审查。本文总结了常用的生成对抗网络和扩散模型。此外，它总结了它们在放射学领域临床任务中的效用，例如直接图像利用、病变检测、分割和诊断。本文旨在通过 1) 回顾图像生成 AI 的基本理论、2) 讨论用于评估生成图像的方法、3) 概述生成图像的临床和研究效用以及 4) 讨论幻觉问题，指导读者使用图像生成 AI 进行放射学实践和研究。关键词：生成式人工智能；生成对抗网络；扩散模型；评估指标；医学成像
放射学中基于图像的生成人工智能
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