【摘 要】
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生成对抗网络（Generative adversarial nets， GANs）模型可以无监督学习到更丰富的数据信息，其包括生成模型与判别模型，凭借二者之间的对抗提高性能。针对传统GANs存在着梯度消失、
【机 构】
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广东财经大学信息学院; 华南理工大学自动化学科与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(62002067，11901113);广东省青年创新人才项目(2018KQNCX086);广州市科技计划项目(202002030231，201904010225);广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515011148);中央高校基本科研业务费专项资金(2019MS139);广东省特色创新类项目(2018KTSCX071)资助
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生成对抗网络（Generative adversarial nets， GANs）模型可以无监督学习到更丰富的数据信息，其包括生成模型与判别模型，凭借二者之间的对抗提高性能。针对传统GANs存在着梯度消失、模式崩溃及无法生成离散数据分布等问题，已经提出了大量的变体模型。首先介绍了生成对抗网络模型的理论和组成结构；然后介绍了几种典型的变体模型，重点介绍了生成对抗网络模型在图像生成、图像分割、图像分类、目标检测及图像超分辨率重建应用领域上的研究进展及现状。最后，在研究现状和问题基础上进行了深入分析，进一步总结和探讨了GANs模型在医学图像处理领域中未来发展的趋势和所面临的挑战。
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