超声CT图像重建的MATLAB代码-GAN_models: GAN_models

简介：
GAN_models是用于超声CT图像重建的MATLAB代码库，应用生成对抗网络技术提高图像质量与细节，适用于医学影像分析和疾病诊断。 超声CT图像重建matlab代码GAN模型的相关研究主要集中在生成对抗网络（GAN）领域，并精选了详尽无遗的最新出版物和资源列表。背景方面，生成模型能够学习创建与给定数据相似的数据，其中最有前途的方法之一是生成对抗网络（GAN），这是无监督机器学习的一个分支，通过两个相互竞争的神经网络在零和游戏框架中实现。该方法最初是由Ian Goodfellow等人提出的。 自2014年推出以来，这个资料库旨在详细介绍生殖对抗网络领域的最新作品，并将不断更新以保持其时效性。欢迎捐款并提供反馈：如果您有任何建议（如缺少或有新论文、错别字等），请随时提出请求或开始讨论。 开幕刊物包括： - 生成对抗网络（GAN）（2014） - 自我注意生成对抗网络（SAGAN）（2018） 此外，根据Google学术搜索的引用量排序，以下是部分重要论文列表。