Generativa kontradiktoriska nätverk har fått mycket uppmärksamhet i allmänhet datorseende gemenskap på grund av deras kapacitet för datagenerering utan att uttryckligen modellera sannolikhetstäthet funktion och robusthet att överexekvera. Den kontradiktoriska förlust som orsakas av discriminatorn ger ett smart sätt att införliva omärkta prover i utbildningen och införa högre ordning konsekvens som har visat sig vara användbara i många fall, såsom i domänanpassning, dataförstärkning, och bild-till-bild översättning. Dessa fina egenskaper har lockat forskare i den medicinska bildvärlden och vi har sett snabba adoptioner i många traditionella uppgifter och några nya tillämpningar. Denna trend kommer att fortsätta att växa baserat på vår observation därför gjorde vi en översyn av de senaste framstegen inom medicinsk avbildning med hjälp av det kontradiktoriska utbildningsprogrammet i hopp om att gynna forskare som är intresserade av denna teknik.
REF undersökte i stor utsträckning användningen av GAN vid medicinsk avbildning.
Generative Adversarial Network in Medical Imaging: A Review
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}