医疗影像方向的看过来，没有那么多数据给你训练怎么办

今天给大家分享一下医学影像数据增强的深度学习方法:的最新综述

一共是28页综述，163篇文献。本文对医学图像的数据增强方法进行全面调研，i重点关注三大类深度生成模型:VAE、GAN和扩散模型，并概述了每大类模型的代表性工作和当前SOTA，并讨论了它们在医学图像中不同下游任务中的应用，包括分类、分和跨模态转换等。

深度学习已成为医学图像分析的流行工具，但训练数据的有限可用性仍然是一个重大挑战，特别是在数据获取成本高昂且受隐私法规约束的医疗领域。 数据增强技术通过人为增加训练样本的数量提供了一种解决方案，但这些技术通常产生有限且不令人信服的结果。为了解决这个问题，越来越多的研究提出使用深度生成模型来生成更真实、更多样化、符合数据真实分布的数据。 在这篇综述中，我们重点关注三种类型的医学图像增强深度生成模型:变分自编码器、生成对抗网络和扩散模型。 我们概述了每个模型的当前技术水平，并讨论了它们在医学成像中不同下游任务中的应用潜力，包括分类、分割和跨模式转换。 我们还评估了每个模型的优点和局限性，并提出了该领域未来研究的方向。 我们的目标是对深度生成模型在医学图像增强中的使用进行全面回顾，并强调这些模型在提高医学图像分析中深度学习算法性能的潜力。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.13125

AIGC生成技术交流：本星球主要分享AIGC最新技术，包括数字人实战技术、AI作画技术、声音克隆技术、大语言模型技术、三维重建技术等。我们还提供校招信息、面试题等内容，帮助各个层次的人实现自己的理想。不论是校招还是社招，还是你想快速融入AIGC创业潮流，迅速掌握AIGC论文方法的更新迭代，这个星球都适合你