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摘要：人工智能 (AI) 有望对放射学产生重大影响，因为它在许多临床任务中取得了显著进展，主要是关于疾病的检测、分割、分类、监测和预测。生成对抗网络被认为是深度学习在放射学中最令人兴奋的应用之一。GAN 是一种新的深度学习方法，它利用对抗性学习来解决各种计算机视觉挑战。脑放射学是 GAN 最早应用的领域之一。事实上，在神经放射学中，GAN 开辟了未开发的场景，允许新的过程，例如图像到图像和跨模态合成、图像重建、图像分割、图像合成、数据增强、疾病进展模型和脑解码。在这篇叙述性评论中，我们将介绍脑成像中的 GAN，讨论 GAN 的临床潜力、未来的临床应用以及放射科医生应该注意的陷阱。
脑成像中的生成对抗网络
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