三维脑与心脏体生成模型：综述
图像与视频处理
2024-07-16 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
生成对抗网络与自编码器等生成模型因其卓越的数据生成能力在医学领域备受关注。本文对面向三维(3D)体的生成模型进行全面综述，聚焦脑与心脏。提出一种新颖且精细的无条件与有条件生成模型分类法，以涵盖脑与心脏的多样医学任务：无条件合成、分类、有条件合成、分割、去噪、检测与配准。我们提供相关背景，考察各项任务并给出潜在未来方向。最新文献列表将于Github上更新以跟上论文快速涌入：https://github.com/csyanbin/3D-Medical-Generative-Survey。
引用
@article{arxiv.2210.05952,
title = {3D Brain and Heart Volume Generative Models: A Survey},
author = {Yanbin Liu and Girish Dwivedi and Farid Boussaid and Mohammed Bennamoun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.05952},
year = {2024}
}
备注
Accepted at ACM Computing Surveys (CSUR) 2023