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现代生成的对抗网络（gan）通过从潜在的z（即随机向量）中采样（即随机向量），并将其映射到x中的逼真图像（例如3D MRIS），从而实现了完整的3D脑图像的现实生成。为了解决无处不在的模式集合问题，最近的作品强烈强烈施加了某些特征，例如通过编码将x明确映射到z的先验。但是，这些效果无法将3D脑图像准确地映射到所需的先验中，生成器假定是从中对随机向量进行采样的。另一方面，各种自动编码gan（vae-gan）通过通过两个学习的参数强制执行高斯，但会导致图像中的模糊性。在这项工作中，我们展示了我们的循环一致嵌入GAN（CCE-GAN）如何准确地将3D MRI编码为标准的正常先验，并保持生成的图像的质量。我们在没有基于网络的代码歧视器的情况下通过Wasserstein度量实现了这一目标。我们使用ADNI的健康T1加权MRI进行定量和定性评估嵌入和产生的3D MRI。关键字：自动编码器，潜在空间，生成对抗网络，周期同意，3D MRI
循环一致地嵌入3D大脑，并带有自动...
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