骨层分离生成对抗网络（BLS-GAN）：消除常规放射影像中骨骼重叠的深度层分离框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了常规放射影像中骨骼重叠导致的评估困难问题，提出了一种新的骨层分离生成对抗网络（BLS-GAN）框架。该框架通过高质量图像重建，提高了骨骼特征的独立评估能力，显著改善了后续医学影像分析的效果，推动了肌肉骨骼疾病的诊断与自动化研究。
通过引入3D RRDB-GAN和2.5D感知损失函数，提升放射学图像的3D超分辨率，提高体积图像的质量和真实感。该模型在详细图像分析方面表现出色，对医学成像做出重要贡献，提高了复杂医学图像的解释和分析能力。
