matlab GAN 脑机

引用:Matlab代码生成对抗网络（GAN）是一种机器学习方法，用于进行图像到图像的转换。在脑MR扫描中，使用GAN可以将脑MR图像分割成不同的组织成分，例如灰质(GM)、白质(WM)和脑脊液(CSF)。这种分割可以量化不同大脑区域，帮助进行涉及各种神经退行性疾病的诊断。
而在介绍中提到的DualGAN架构是一种对脑肿瘤扫描进行无监督图像分割的方法。DualGAN结合了GAN的生成器和判别器的架构，通过对抗性学习，实现了无需标记数据进行图像分割的目标。为了使用该架构，需要满足一些软硬件的先决条件，如Python(2.7或更高版本)、Matlab科学的NVIDIA GPU、CUDA 8.0、CuDNN v5.1和TensorFlow 1.0等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [GM(1n)matlab代码-GANs:鹅](https://download.csdn.net/download/weixin_38517105/19296572)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [dual-gan-medical-image-segmentation:脑肿瘤扫描的无监督图像分割](https://download.csdn.net/download/weixin_42179184/18807427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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