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深度卷积生成对抗网络对神经影像通用数据特征的学习

         

摘要

目的 提出一种基于深度卷积生成对抗网络的神经影像通用特征的训练方法.方法 首先,基于299个实验对象的MRI数据集提取出灰质密度图像.随后,基于深度卷积生成对抗网络对灰质密度图进行训练.结果 判别器和生成器基本达到纳什均衡,同时生成了高质量的样本图像.结论 本文提出的基于深度卷积生成对抗网络提取神经影像通用特征的方法可进一步推广到神经影像的分类任务中,帮助临床医生提高诊断效率.

著录项

  • 来源
    《智慧健康》 |2020年第31期|1-4|共4页
  • 作者单位

    智能化生理测量与临床转化北京市国际科研合作基地 北京工业大学生命科学与生物工程学院 北京100124;

    智能化生理测量与临床转化北京市国际科研合作基地 北京工业大学生命科学与生物工程学院 北京100124;

    智能化生理测量与临床转化北京市国际科研合作基地 北京工业大学生命科学与生物工程学院 北京100124;

    智能化生理测量与临床转化北京市国际科研合作基地 北京工业大学生命科学与生物工程学院 北京100124;

    智能化生理测量与临床转化北京市国际科研合作基地 北京工业大学生命科学与生物工程学院 北京100124;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    神经影像; 深度卷积生成对抗; 特征学习; 生成对抗;

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