基于GAN的医学图像分割文献综述

医学图像分割是计算机辅助诊断的重要环节，其目的是将医学图像中感兴趣的器官、组织或病变区域分割出来，为临床诊断和治疗提供依据。

近年来，深度学习技术的快速发展为医学图像分割带来了新的机遇。

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）作为一种新兴的深度学习技术，在图像生成、图像翻译等领域取得了令人瞩目的成果，其在医学图像分割任务中也展现出了巨大的潜力。

本文首先介绍了医学图像分割和GAN的基本概念，然后重点综述了基于GAN的医学图像分割方法，包括其网络结构、对抗训练策略、损失函数设计以及分割结果评估指标等方面，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

最后，总结了基于GAN的医学图像分割方法的未来发展趋势。

关键词：医学图像分割；生成对抗网络；深度学习；计算机辅助诊断

#1.1医学图像分割医学图像分割是指将医学图像中感兴趣的器官、组织或病变区域从背景中分离出来，对其进行定位、测量和三维重建等操作，为临床诊断和治疗提供定量或定性的依据。

它是医学图像处理与分析的关键步骤，也是计算机辅助诊断（ComputerAidedDiagnosis，CAD）的重要环节。

#1.2生成对抗网络（GAN）生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)[22]是一种深度学习框架，它由两个神经网络组成：生成器和判别器。

生成器的目标是学习真实数据的分布，并生成尽可能真实的模拟数据；而判别器的目标是区分真实数据和生成器生成的虚假数据。