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摘要
心脏磁共振（cardiac magnetic resonance, CMR）成像是评估心血管结构与功能的重要检查方法。深度学习已经被广泛应用于CMR图像处理中。生成对抗式网络（generative adversarial network, GAN）作为深度学习中的一种新兴网络，利用负责图像生成的生成器与负责判断图像真假的判别器之间的对抗博弈，可创建具有强大生成和泛化能力的图像处理模型。本文总结GAN在CMR图像分割与合成、图像重建、超分辨率重建、虚拟增强方面的主要应用，结合目前CMR的临床应用需求，分析GAN模型面临的挑战和未来的展望，以期尽快提升其实际应用价值。
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