基于生成式对抗网络的图像生成方法

本发明公开了基于生成式对抗网络的图像生成方法，包括以下步骤，第一步、数据收集；收集CT、MRI、超声等医学影像数据，涵盖不同疾病类型和阶段，随后由专业医生标注数据(如病灶位置、疾病类型)，并进行归一化、裁剪与增强，从而获得标注好的高质量医学图像数据集；第二步、模型设计，设计生成器与判别器；第三步、定义损失函数，对抗损失；第四步、对抗训练；第五步、生成图像。本发明弥补现有技术的不足，基于生成式对抗网络技术能够生成高质量、多样化的合成医学图像；GAN生成的图像能够精确模拟真实医学图像的纹理特征，如肿瘤表面的粗糙度、血管壁的细微结构等，为医生提供更真实的视觉参考。