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摘要：医学成像中深度学习的快速发展显着增强了人工智能的能力，同时引入了挑战，包括需要大量培训数据以及标记和分割的劳动密集型任务。生成的对抗网络（GAN）已作为解决方案出现，为数据增强提供合成图像生成，并通过CGAN，Cyclegan和StyleGan等模型来简化医疗图像处理任务。这些创新不仅提高了图像增强，重建和分割的效率，而且还为无监督的异常检测铺平了道路，从而显着降低了对标记数据集的依赖。我们对医学成像中GAN的调查涉及其各种体系结构，选择适当的GAN模型的考虑以及模型培训和绩效评估的细微差别。本文旨在为盖恩技术新手提供透彻理解的放射科医生，通过使用Cyclegan和Pixel2Style2pixel（PSP）commbined styleth的样式进行两个说明性示例，通过对脑成像中的gans进行实际应用和评估。它对医学成像研究中gan的变革潜力进行了全面的探索。最终，本文努力使放射科医生提供有效利用gan的知识，从而鼓励该领域的进一步研究和应用。
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