O Papel da Rede Generativa Adversarial na Análise de Imagens Médicas: Uma Pesquisa Abrangente

Uma rede generativa adversarial (GAN) é uma das direções de pesquisa mais significativas no campo da inteligência artificial, e sua superior capacidade de geração de dados atraiu ampla atenção. Neste artigo, discutimos os avanços recentes em GANs, particularmente no campo médico. Primeiro, as diferentes modalidades de imagem médica e a teoria principal das GANs foram analisadas e resumidas, após o que, as métricas de avaliação e questões de treinamento foram determinadas. Em terceiro lugar, os modelos de extensão das GANs foram classificados e introduzidos um a um. Quarto, as aplicações de GAN em imagens médicas, incluindo cross-modality, aumento, detecção, classificação e reconstrução foram ilustradas. Finalmente, os problemas que precisávamos resolver e as direções futuras foram discutidos. O objetivo desta revisão é fornecer uma visão abrangente da GAN, simplificar os fundamentos da GAN e apresentar as aplicações de maior sucesso em diferentes cenários.