【1】GAN在医学图像上的生成，今如何？

最初，GAN在被提出时，是一个无监督（无条件）的生成框架：例如在图像合成中，将随机噪声映射到逼真的目标图像。 后来CGAN即条件GAN，输入加入了标签（或者图像特征）等先验信息而不是仅靠噪声来生成，GAN此时可视为有监督（条件）的生成框架。 两种框架已经以各种方式、用于合成某些类型的医学图像。 无条件GAN的图像生成 最近在使用GAN的无监督医学图像生成领域中出现了大量工作，这可以解决诸如数据稀缺

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