牙科成像中的生成对抗网络:系统审查
Sujin Yang1, Kee-Deog Kim1, Eiichiro Ariji2
1Department of Advanced General Dentistry, College of Dentistry, Yonsei University, Seoul, Korea.
Oral radiology
|November 24, 2023
概括
生成对抗网络 (GAN) 在牙科图像分析中显示出巨大的潜力,用于诸如文物减少和图像生成等任务. 需要进一步的研究来改善GAN的稳定性和可解释性,以便用于更广泛的牙科应用.
科学领域:
- 人工智能在牙科中的应用
- 医学图像分析 医学图像分析
- 生成性对抗性网络 (GANs) 是一个
背景情况:
- 生成对抗网络 (GAN) 越来越多地被用于医学成像.
- 牙图像分析为人工智能驱动的解决方案带来了独特的挑战和机会.
- 本综述综合了目前在牙科成像中的GAN应用.
结论:
- 在牙科成像中,GAN显示出广泛的应用潜力.
- 未来的研究应该集中在增强GAN稳定性,可重复性和可解释性.
- 解决这些局限性将提高GAN的适用性,并通过AI集成有利于牙科领域.
