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基于生成对抗网络的医学影像风格归一化论文
摘要：
随着医疗技术的快速发展，医学影像在临床诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。然而，由于不同设备、不同医生和不同医院之间的差异，医学影像的风格存在显著差异，这给影像的后续处理和分析带来了极大的挑战。生成对抗网络（GAN）作为一种强大的深度学习技术，在图像风格转换领域取得了显著成果。本文旨在探讨基于生成对抗网络的医学影像风格归一化方法，以提高医学影像的一致性和可分析性。
关键词：生成对抗网络；医学影像；风格归一化；深度学习；图像处理
一、引言
（一）医学影像风格归一化的背景与意义
1.内容一：医学影像风格的多样性
1.1医学影像设备多样性：不同品
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