Redes Generativas Antagónicas (GAN) en Imágenes Médicas: Avances, Aplicaciones y Desafíos

Las Redes Generativas Antagónicas son una clase de algoritmos de inteligencia artificial que consisten en un generador y un discriminador entrenados simultáneamente a través de entrenamiento adversarial. Las GAN han encontrado aplicaciones cruciales en varios campos, incluyendo la imagen médica. En el ámbito de la salud, las GAN contribuyen generando imágenes médicas sintéticas, mejorando la calidad de los datos y ayudando en la segmentación de imágenes, detección de enfermedades y síntesis de imágenes médicas. Su importancia radica en su capacidad para generar imágenes realistas, facilitando un diagnóstico mejorado, investigación y capacitación para profesionales médicos. Entender sus aplicaciones, algoritmos, avances actuales y desafíos es imperativo para un progreso adicional en el dominio de la imagen médica. Sin embargo, ningún estudio explora el reciente desarrollo de vanguardia de las GAN en la imagen médica. Para superar esta brecha de investigación, en este extenso estudio, comenzamos explorando la vasta gama de aplicaciones de las GAN en la imagen médica, examinándolas dentro de la investigación reciente. Luego nos adentramos en los conjuntos de datos prevalentes y técnicas de preprocesamiento para mejorar la comprensión. Posteriormente, se proporciona una discusión en profundidad de los algoritmos de GAN, elucidando sus respectivas fortalezas y limitaciones. Después de eso, analizamos meticulosamente los resultados y detalles experimentales de algunas investigaciones recientes de vanguardia para obtener una comprensión más completa del desarrollo actual de las GAN en la imagen médica. Por último, discutimos los diversos desafíos encontrados y las direcciones futuras de investigación para mitigar estas preocupaciones. Esta revisión sistemática ofrece una visión completa de las GAN en la imagen médica, abarcando sus dominios de aplicación, modelos, análisis de resultados de vanguardia, desafíos y direcciones de investigación, sirviendo como un recurso valioso para estudios multidisciplinarios.