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肿瘤成像的景观正在经历地震转变，这是由于生成人工智能（AI）的快速进步所推动的。这种变革性技术不仅增强了我们检测和诊断癌症的能力。它重新定义了肿瘤学护理的整个范式。当我们站在这场革命的风口浪尖上时，重要的是要研究生成AI在癌症成像中的深远影响，并探索其重塑肿瘤学未来的潜力。生成的AI方法是众所周知的，这要归功于Chatgpt及其许多竞争对手。但是生成的AI技术，例如生成对抗网络（GAN）和脱氧扩散概率模型（DDPM），也证明了在医学成像中的显着功能[1，2]。这些模型可以生成合成的医学图像，增强图像质量，甚至可以预测肿瘤的未来发展。在肿瘤学成像中，这转化为早期检测，更准确的诊断和改进的治疗计划。生成AI的最有希望的应用之一是应对医学成像中数据稀缺性的多年生挑战。癌症，尤其是在早期阶段，常常会出现很容易错过的微妙异常。通过产生稀有癌症类型或早期肿瘤的合成图像，AI可以显着扩展可用于培训诊断算法的数据集。
肿瘤成像中的生成AI
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