超声CT图像重建matlab代码GAN_模型 GAN模型 相关领域 风景 甘肃省 循环GAN 研究兴趣 精选的，详尽无遗的有关生成对抗网络（GAN）及其应用的最新出版物和资源列表。 背景 生成模型是可以学习创建与我们提供给他们的数据相似的数据的模型。 这些模型中最有前途的方法之一是生成对抗网络（GAN），这是无监督机器学习的一个分支，由两个神经网络在零和游戏框架中相互竞争的系统实现。 它们最初是由Ian Goodfellow等人介绍的。 自2014年推出以来，该资料库旨在详细介绍生殖对抗网络领域的最新作品。 图片取自 这将是一个不断发展的存储库，我将不断对其进行更新，因此在继续之前，请确保您已对该存储库加注星标并分叉！ :link: 内容 :busts_in_silhouette: 贡献 欢迎捐款！！ 如果您有任何建议（缺少或有新论文，缺少回购或错别字），则可以提出请求或开始讨论。 :pushpin: 开幕刊物 生成对抗网络（GAN）（2014） :fire: 伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）的最新论文 自我注意生成对抗网络（SAGAN）（2018） :clipboard: 论文（基于Google学术搜索引用的降序排列） 序列号 纸 年 引文 1个 深度卷积生成对抗

医学成像技术是生物医学工程专业的一门重要的专业课程。课程主要涉及X光仪器，CT仪器，MRI仪器和核医学仪器的工作原理及成像方法。其中CT算法的出现又为后来数字化医学成像技术的发展提供了基础。该门课程为生物医学工程专业的专业基础课。 CT技术是医学成像系统中的一种重要手段。它通过特定的算法，利用计算机的高速运算功能，可以在短时间内快速呈现人体断层图像。让学生练习CT图像的重建有助于学生理解CT算法的内容，熟悉数字图像重建的过程。同时也能培养学生的团队精神和解决实际问题的能力。

从一系列 CT 影像中对肺部影像进行分割，并识别估计肺部容积量。

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冠状动脉CT 该数据集的实用性已由中国武汉同济医院的一名高级放射科医生确认，他在1月至4月的疾病暴发期间对大量COVID-19患者进行了诊断和治疗。 发布此数据集后，我们收到了一些反馈，表达了对该数据集可用性的担忧。 主要问题概述如下。 首先，将原始CT图像放入纸张中后，这些图像的质量会下降，这可能会使诊断决策的准确性降低。 质量下降包括：损失了Hounsfield单位（HU）值； 每个像素的位数减少； 图像的分辨率降低。 其次，原始的CT扫描包含一系列CT切片，但是当放入论文中时，只选择了几个关键切片，这也可能对诊断产生负面影响。 我们就这两个问题咨询了同济医院的放射科医生。 放射科医生认为，这些问题引起的问题不会显着影响诊断决策的准确性。 首先，经验丰富的放射科医生能够根据低质量的CT图像做出准确的诊断。 例如，给定由智能手机拍摄的原始CT图像照片，尽管照片中的CT图像质量比原始CT图像低得多，但是有经验的放射科医生仅通过查看照片即可做出准确的诊断。 同样，论文中的CT图像与原始CT图像之间的质量差距不会在很大程度上损害诊断的准确性。 其次，虽然最好读取一系列CT切片，但通常单

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