Генерация биомедицинских изображений для аугментации данных с помощью генеративно-состязательных сетей

Разработка медицинских приложений является важным направлением в сфере здравоохранения. Однако для создания таких приложений необходимы точные аннотации биомедицинских изображений, которые часто являются редкими и сложными для получения. Использование нейронных сетей для генерации таких изображений может значительно увеличить объем данных.Одним из наиболее эффективных методов генерации изображений является использование генеративно-состязательных сетей (GAN), что может помочь для аугментации данных и улучшения качества сегментации медицинских снимков. Особенно полезен данный метод в случаях, когда доступ к реальным данным ограничен или когда требуется большое количество данных для обучения моделей машинного или глубокого обучения.Цель исследования заключается в создании метода генерации биомедицинских изображений с помощью GAN для аугментации данных.