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摘要 — 人工智能 (AI) 的最新进展促成了医学成像的范式转变，尤其是彻底改变了脑成像领域。本文系统地研究了深度学习（AI 的一个主要分支）与脑图像语义分割的整合。语义分割是描绘离散解剖结构和识别病理标记的必不可少的技术，对于诊断复杂的神经系统疾病至关重要。从历史上看，对放射科医生手动解释的依赖，虽然其准确性值得注意，但却受到固有的主观性和观察者间差异的困扰。随着成像数据的指数级增长，这种限制变得更加明显，传统方法难以有效处理这些数据。为了应对这些挑战，本研究介绍了对抗神经网络的应用，这是一种新颖的 AI 方法，它不仅可以自动化而且可以改进语义分割过程。通过利用这些先进的神经网络，我们的方法提高了诊断输出的精度，减少了人为错误并提高了成像数据分析的吞吐量。论文详细讨论了对抗神经网络如何促进更稳健、更客观、更可扩展的解决方案，从而显著提高神经系统评估的诊断准确性。这一探索凸显了人工智能对医学成像的变革性影响，为神经病学的未来研究和临床实践树立了新的标杆。
医学成像中的对抗神经网络...
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