生成对抗网络在医学小样本数据中的应用

作者：张凯; 陈亚军^*; 张俊

来源：内江师范学院学报, 2020, 35(04): 57-60.

DOI：10.13603/j.cnki.51-1621/z.2020.04.010

• 医学图像
• 深度学习
• 深度卷积生成对抗网络
• 数据生成

针对目前医学图像数据量少、类别严重不平衡等问题,提出了一种基于生成对抗网络的数据增强算法.首先分析医学图像病灶区的特征显示范围,并对此区域进行局部特征增强.然后将深度卷积神经网络与经典生成对抗网络相结合,凭借深层网络的特征提取能力,来生成效果更好的图像数据,接着使用卷积神经网络来对新样本的有效性进行验证.最后在真实数据集上进行测试并取得了很好的效果,识别精度提升到了84.7%.

• 单位
  西华师范大学