FewShot_GAN-Unet3D的TensorFlow实现：基于生成对抗网络的少量样本3D多模态医学图像分割

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本项目为FewShot_GAN-Unet3D的TensorFlow版本，旨在通过生成对抗网络技术解决少量样本条件下3D多模态医学图像的高效准确分割问题。使用生成式对抗学习的3D医学图像分割方法在此存储库中有详细的实现：该代码同时在tensorflow和pytorch环境中可用。要运行该项目，请参考各个自述文件中的指导信息。我们选择了特定的数据集来验证所提出的方法的有效性，它包含10个标记训练对象和13个未标记测试对象的3D多模式脑MRI数据。这10个标记的训练图像被进一步分为两组模型的训练、验证和测试用图（例如，2, 1 和7）。剩余的13个未标记测试图像仅用于基于GAN模型的训练。该数据集还包含三种成像模式：T1加权、T1加权反转恢复及FLAIR。这些原始数据被用来评估我们提出的模型在不同情况下的鲁棒性表现。

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FewShot_GAN-Unet3D的TensorFlow实现：基于生成对抗网络的少量样本3D多模态医学图像分割

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本项目为FewShot_GAN-Unet3D的TensorFlow版本，旨在通过生成对抗网络技术解决少量样本条件下3D多模态医学图像的高效准确分割问题。使用生成式对抗学习的3D医学图像分割方法在此存储库中有详细的实现：该代码同时在tensorflow和pytorch环境中可用。要运行该项目，请参考各个自述文件中的指导信息。我们选择了特定的数据集来验证所提出的方法的有效性，它包含10个标记训练对象和13个未标记测试对象的3D多模式脑MRI数据。这10个标记的训练图像被进一步分为两组模型的训练、验证和测试用图（例如，2, 1 和7）。剩余的13个未标记测试图像仅用于基于GAN模型的训练。该数据集还包含三种成像模式：T1加权、T1加权反转恢复及FLAIR。这些原始数据被用来评估我们提出的模型在不同情况下的鲁棒性表现。

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基于生成对抗网络的多模态影像融合

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本研究提出了一种利用生成对抗网络(GAN)进行图像修复的方法，通过学习受损区域与完整图像间的映射关系，实现高精度的像素恢复和纹理合成。一种基于GAN（生成对抗网络）的图像修复算法，利用CELEBA数据集进行训练。该算法通过随机掩膜对图片造成损坏以测试其修复能力。

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Densenet_FCN: 基于TensorFlow的密集网络与FCN结合实现的医学图像分割方法

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基于生成对抗网络的图像去模糊技术：DeblurGAN

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