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超越单一模式：用于多样化医疗数据生成的GAN集成
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内容提要

本研究提出了一种基于GAN集成的多目标优化方法，有效解决了生成医学成像时的高保真度、多样性和效率问题，成功生成多样化的合成医疗图像，提升了诊断建模效果。

🎯

关键要点

  • 本研究提出了一种基于GAN集成的多目标优化方法。
  • 该方法有效解决了生成医学成像时的高保真度、多样性和效率问题。
  • 成功生成多样化的合成医疗图像。
  • 提升了下游任务如诊断建模的效果。
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标签

GAN 医学成像 合成图像 多目标优化 诊断建模
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