生成式对抗网络驱动的眼底图像生成及深度学习赋能的血管分割研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，人工智能技术取得了飞速发展，尤其是在计算机视觉和医学影像领域，生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）和深度学习（DeepLearning，DL）技术的应用为眼底图像分析带来了前所未有的机遇。眼底图像作为反映人体健康状况的重要医学影像，蕴含着丰富的生理和病理信息，对眼科疾病以及全身系统性疾病的诊断和监测具有重要意义。

生成式对抗网络自2014年被提出以来，在图像生成领域引发了一场技术革命。它通过生成器和判别器的对抗博弈，能够生