摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络的肺癌影像增强方法,S1.获得标准化肺癌斑片状影像数据集;S2.形成带标注的肺癌斑片状影像训练数据;S3.生成肺癌斑片状多尺度动态特征图;S4.输出初步重建肺癌斑片状影像数据;S5.构建局部感知判别器;S6.获得训练完成的空洞卷积融合生成对抗网络模型;S7.将新取得的低质量肺癌斑片状影像数据输入至训练完成的空洞卷积融合生成对抗网络模型中,输出重建肺癌斑片状影像数据,并生成肺癌斑片状影像质量评估结果。本发明提高了生成影像在关键病灶区域的真实性和可信度。
技术关键词
肺癌
片状
影像
残差生成器
生成对抗网络模型
感兴趣
卷积特征提取
空洞
数据
掩膜
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动态
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多尺度特征提取
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