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刘少鹏; 赵慧民; 洪佳明; 吴晓航; 许发宝; 欧阳佳; 梁鹏; 熊建斌;
广东技术师范大学计算机科学学院;
广州大学管理学院;
广东省大数据分析与处理重点实验室;
广州中医药大学医学信息工程学院;
中山大学中山眼科中心眼科学国家重点实验室;
山东大学齐鲁医院眼科;
广东技术师范大学网络空间安全学院;
广东技术师范大学自动化学院;
医学图像; 图像生成; 生成对抗网络; 对抗样本; 投影梯度下降;
机译:用于MR-News合成CT图像的有条件生成对抗网络的鲁棒性,仅针对仅用于针刺放射治疗计划
机译:使用条件生成对抗网络在年龄相关性黄斑变性中使用条件生成对抗性网络的光学相干断层扫描的后处理预测
机译:具有生成对抗网络和自动化的3D卷积神经网络,用于鲁棒异常检测视频监控
机译:来自3D条件生成对抗网络的CT现实肺结节模拟,用于鲁棒性肺分割
机译:通过生成模型,对抗性训练和物理前瞻学习鲁棒和更广泛的机器
机译:通过一系列生成的对抗网络进行医学图像的逐步传输
机译:基于3D条件生成对抗网络的CT - 现实肺结节模拟鲁棒肺分割
机译:激光成像系统生成的相干图像中斑点噪声效应的鲁棒光学图像配准算法的研制
机译:使用生成对抗网络的生产条件生成系统,及其生产条件生成方法和生产条件生成程序
机译:使用条件生成对抗网络来预测医学图像的方法和装置
机译:生成式对抗网络(GAN)用于鲁棒发射机认证
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