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生成对抗网络 (GAN) 及其扩展开辟了许多令人兴奋的方法来解决众所周知且具有挑战性的医学图像分析问题，例如医学图像去噪、重建、分割、数据模拟、检测或分类。此外，它们以前所未有的真实感合成图像的能力也使人们希望借助这些生成模型解决医学领域长期缺乏标记数据的问题。在这篇评论论文中，对 GAN 在医学应用方面的最新文献进行了广泛的概述，彻底讨论了所提出方法的缺点和机会，并阐述了未来的潜在工作。我们回顾了截至提交日期发表的最相关的论文。为了快速访问，我们将基本细节（例如底层方法、数据集和性能）制成表格。http://livingreview.in.tum.de/GANs_for_Medical_Applications/ 提供了一个交互式可视化界面，对所有论文进行了分类以保持评论的活力。
用于医学图像分析的 GAN
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