Resumen

La generación de imágenes médicas consiste en convertir las imágenes médicas existentes en una o más imágenes médicas requeridas para reducir el tiempo necesario para el diagnóstico de muestras y la radiación al cuerpo humano a partir de múltiples imágenes médicas tomadas. Por lo tanto, la investigación sobre la generación de imágenes médicas tiene una importancia clínica importante. En la actualidad, existen muchos métodos en este campo. Por ejemplo, en el proceso de generación de imágenes basado en el método de agrupamiento fuzzy C-means (FCM), debido a la idea de agrupamiento única de FCM, las imágenes generadas por este método son inciertas en la atribución de ciertas organizaciones. Esto provocará que los detalles de la imagen no estén claros y la calidad de la imagen resultante no sea alta. Con el desarrollo del modelo de red generativa adversarial (GAN), nacieron muchos métodos mejorados basados en el modelo GAN profundo. Pix2Pix es un modelo GAN basado en UNet. La idea principal de este método es utilizar dos tipos de imágenes médicas emparejadas para el ajuste de la red

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Imágenes médicas; Generación; Métodos; Modelo GAN; Dual3D&PatchGAN; Aprendizaje por transferencia
• Keywords:Medical images; Generation; Methods; GAN model; Dual3D&PatchGAN; Transfer learning