基于数学幻影和医学成像测量的环境 CycleGAN 模型的建立
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内容提要
使用任务为基础的图像质量(IQ)评估方法,结合随机物体模型、生成对抗网络和噪声测量数据,本文提出了一种名为 AmbientCycleGAN 的新型方法,能够稳定地建立医学图像中的随机物体模型,并能控制合成物体的图像特征。
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使用任务为基础的图像质量(IQ)评估方法,结合随机物体模型、生成对抗网络和噪声测量数据,本文提出了一种名为 AmbientCycleGAN 的新型方法,能够稳定地建立医学图像中的随机物体模型,并能控制合成物体的图像特征。