放射成像中的合成数据：当前状态与未来展望

人工智能解决方案在放射学领域的开发与部署面临数据限制的挑战。获取足够且具有代表性的患者数据集并配以适当标注可能因获取成本高、安全限制、患者隐私 restrictions或疾病患病率低而造成负担。体内数据相较于患者数据具有诸多潜在优势，如降低患者伤害、降低成本、简化数据获取、提高规模性、改进质量保证测试，以及缓解数据不平衡问题。我们总结了放射成像AI应用的合成数据的关键研究趋势和实际用途。具体而言，我们讨论了生成合成示例的不同技术类型、其主要应用领域以及相关的质量控制评估问题。我们也讨论了评估合成成像数据的当前方法。总体而言，合成数据在弥补当前数据可用性差距方面具有巨大潜力，但在充分实现其潜力之前还需 additional work。