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Systems and methods for generating normative imaging data for medical image processing using deep learning

机译:使用深度学习生成用于医学图像处理的规范成像数据的系统和方法

摘要

Methods and systems are provided for generating a normative medical image from an anomalous medical image. In an example, the method includes receiving an anomalous medical image, wherein the anomalous medical image includes anomalous data, mapping the anomalous medical image to a normative medical image using a trained generative network of a generative adversarial network (GAN), wherein the anomalous data of the anomalous medical image is mapped to normative data in the normative medical image. In some examples, the method may further include displaying the normative medical image via a display device, and/or utilizing the normative medical image for further image analysis tasks to generate robust outcomes from the anomalous medical image.
机译:提供了用于从异常的医学图像产生规范性医学图像的方法和系统。 在一个示例中,该方法包括接收异常医学图像,其中异常医学图像包括异常数据,使用生成的对抗网络(GaN)的训练有素的生成网络将异常的医学图像映射到规范性医学图像,其中异常数据 异常医学图像映射到规范性医学图像中的规范数据。 在一些示例中,该方法还可以包括通过显示设备显示规范性医学图像,和/或利用规范性医学图像以用于进一步的图像分析任务,以产生来自异常医学图像的鲁棒结果。

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