基于深度学习的医学影像高效生成方法研究

目的：提出一种基于深度学习的医学影像高效生成方法,以解决医学影像数据获取困难、患病样本分布不均匀的问题。方法：将作为CycleGAN输入的2种真实图像进行图像风格迁移,在训练过程中CycleGAN学习2种图像的图像风格,并将这2种图像的图像风格进行转换,输出不同于原图像风格的图像。以肺部CT图像和眼底图像为例,分别对该方法的样本风格转换能力和患病样本生成能力进行测试。结果：经过训练后,该方法能够将肺部厚层CT图像转换为薄层CT图像,并能生成大量质量较高的眼底患病图像,且生成图像耗时短。结论：该方法可以高效生成医学影像,为临床研究以及相关人工智能模型训练提供了有力的保障,并且可为医学人工智能产品的泛化能力提供测试支撑。