摘要
医学图像分割是计算机辅助诊断中的关键技术，其目标是从医学图像中准确识别和提取目标器官、组织或病变区域。
近年来，生成对抗网络（GAN）由于其强大的生成和学习能力，在医学图像分割领域取得了显著的进展。
本文首先介绍了医学图像分割和GAN的基本概念，然后重点综述了基于GAN的医学图像分割方法，包括常用的GAN模型、数据预处理方法、网络结构设计、损失函数设计以及评价指标。
此外，本文还讨论了基于GAN的医学图像分割方法的优势和不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：医学图像分割；生成对抗网络；深度学习；计算机辅助诊断；综述
1相关概念1.1医学图像分割医学图像分割是指将医学图像中感兴趣的区域与背景分离，并提取出目标器官、组织或病变区域的过程。
它是计算机辅助诊断（CAD）系统中的重要环节，可以辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和手术规划等。
1.2生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）是一种深度学习模型，由Goodfellow等人在2014年提出[21]。
GAN的核心思想是通过生成器和判别器之间的对抗训练来学习数据的分布。
生成器试图生成尽可能逼真的数据来欺骗判别器，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。
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