成对训练数据缺乏。

希望能缩小CNN在监督学习和无监督学习之间成功应用的差距。

提出GAN：生成模型 G ，生成模型用来捕获数据的分布；辨别模型 D ，辨别模型用来判断样本是来自于训练数据还是生成模型生成的。在任意函数空间里，存在唯一解，G 能找出训练数据的真实分布，而 D 的预测概率为21​。

L1 损失在不确定边缘具体位置时会鼓励模糊，当不确定像素应采用哪个可能的颜色值时，它也会鼓励选择一种平均的、灰色的颜色。即一个像素的状态（如颜色或强度）只依赖于其局部邻域（Patch）中的像素，而不直接依赖于远处的像素。照片→地图任务偏低的原因可能是在地图中，轻微的结构错误由于其严格的几何形状更加明显，而在更加混乱的航拍照片中则不太显眼。将GAN的目标与更传统的损失（如L2距离）结合起来是有益的。

数据增广作为从数据层面提高机器学习模型性 能的一项重要手段，广泛应用于各个领域，尤其是那 些样本获取成本高、标注难度大的领域。按照增广数据的生成方式划分为四类：单数据变形、多数据混合、学习数据分布和学习增广策略基于学习的方法对于数据增 广同样具有广阔的发展前景，主要在于以下几个方面: 根据数据和任务基于强化学习探索最优的组合策略;基于元学习自适应地学习最优数据变形和混合方式；基于生成对抗网络进一步

数据增广作为从数据层面提高机器学习模型性 能的一项重要手段，广泛应用于各个领域，尤其是那 些样本获取成本高、标注难度大的领域。按照增广数据的生成方式划分为四类：单数据变形、多数据混合、学习数据分布和学习增广策略基于学习的方法对于数据增 广同样具有广阔的发展前景，主要在于以下几个方面: 根据数据和任务基于强化学习探索最优的组合策略;基于元学习自适应地学习最优数据变形和混合方式；基于生成对抗网络进一步

将不同模态的图像分别作为 Content 图像与 Style 图像作为输入查看融合结果， 将两个模态的输入进行互换再次查看输出结果。在每个特征层中，每个数字代表了特定位置的特定卷积核卷积所得到的结果，反映了相应特征的显著程度和两两特征之间的相关性。PET 图像的分辨率 为 168×168，CT 图像的分辨率为 512×512。Gram 矩阵是一种基于特征表示的统计方法，通常用于计算输入图像的风格信

基于深度学习的多模态医学图像融合算法仍是主流方法。最新的方法进展不但运用了深度学习模型，而且在特征提取阶段结合了传统方法以优化细节，提高融合质量。

将不同模态的图像分别作为 Content 图像与 Style 图像作为输入查看融合结果， 将两个模态的输入进行互换再次查看输出结果。在每个特征层中，每个数字代表了特定位置的特定卷积核卷积所得到的结果，反映了相应特征的显著程度和两两特征之间的相关性。PET 图像的分辨率 为 168×168，CT 图像的分辨率为 512×512。Gram 矩阵是一种基于特征表示的统计方法，通常用于计算输入图像的风格信

AI在介入性图像分析中的潜在应用仍未被充分挖掘。在实时手术过程中收集的数据进行事后分析存在根本性和实践性的限制，包括伦理考虑、成本、可扩展性、数据完整性以及缺乏真实基准。