Hay muchas aplicaciones de GAN para imágenes médicas. Aquí hay algunos interesantes:
Adaptación de dominio
Los métodos basados en el aprendizaje profundo son hambrientos de datos, y los datos anotados de imágenes médicas son escasos debido a problemas de privacidad, falta de expertos disponibles para anotaciones, representación insuficiente de condiciones raras, etc. Las GAN pueden permitir que las redes se capaciten en datos médicos sintéticos y adaptar estas redes a imágenes médicas reales mediante transferencia de dominio.
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Denoising
Las reconstrucciones a partir de dosis bajas de CT han sido un problema difícil en los últimos años. Las GAN tienen la capacidad de transformar las proyecciones de CT de dosis baja en una representación de dosis alta.
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Síntesis de IRM a TC
Las GAN se pueden usar para la síntesis de datos de CT a partir de imágenes de MRI. Esto es bastante interesante ya que las IRM no tienen un problema de dosis.
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