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来源:CNBETA  责任编辑:小易  

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深度学习算法在图像模式匹配方面表现出色,可被应用于在CT扫描中检测不同类型的癌症,鉴别磁共振成像中的疾病,以及识别x射线的异常。但由于隐私问题,研究人员往往没有足够的测试数据,这正是GAN的发展方向:通过“生成对抗网络”合成更多与真实图像难以区分的医学图像,有效地增加所需数据的数量。

不过,GAN应用于医学研究还面临一项重大挑战。深度学习算法需要对高分辨率图像进行训练,才能产生最佳预测,然而合成这样的高分辨率图像,尤其是3D图像,需要大量的计算能力。这意味着这项应用对硬件要求颇高,想要在医院大规模推广目前还不具备相应的条件。

但来自吕贝克大学医学信息学研究所的研究人员提出了一种新方法,可以大大降低硬件的配置要求。研究人员把图像生成的过程分解为几个阶段:首先利用GAN生成低分辨率图像,然后在正确的分辨率下每次生成一小部分的细节图像。通过实验,研究人员发现这种方法不仅生成了逼真的高分辨率2D和3D图像,而且无论图像大小,支出费用都保持不变。


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