안정적인 에지 인식 GAN 기반 의료 영상 합성
의료 영상 합성 분야에서 GAN(생성적 적대 신경망)은 뛰어난 잠재력을 보였지만, 진단 등급의 품질, 특히 해부학적 에지 보존 및 모드 붕괴 방지 측면에서 한계가 있었습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 안정적인 에지 인식 GAN 아키텍처를 제안합니다. 이 아키텍처는 훈련 중 구조적 그라디언트를 적응적으로 강화하는 동적 학습형 양방향 커널과 공간적 일관성을 유지하기 위한 보간된 스킵 연결을 가진 계층형 생성기를 특징으로 합니다. 방법론은 CT 신장 데이터셋(12,446개 이미지)에 대해 Wasserstein 정규화를 이…