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基于GAN的合成FDG PET图像可改善深度无监督异常检测模型的性能
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过生成合成FDG PET图像，提升了深度无监督异常检测模型的性能。多种GAN框架验证了合成图像在轻微癫痫病变检测中的有效性，UAD模型的灵敏度达到74%，显示出其临床应用价值。
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关键要点
- 本研究通过生成合成FDG PET图像，提升了深度无监督异常检测模型的性能。
- 研究针对缺乏大规模多模态医学数据集的问题。
- 设计了多种GAN框架，验证合成图像在轻微癫痫病变检测中的有效性。
- UAD模型的灵敏度达到74%，显示出其临床应用价值。
