В работе рассмотрены архитектура и принципы функционирования генеративно-состязательных сетей (GAN), а также примеры их применения в обработке изображений. Приведены конкретные технологии — MedSRGAN, Retinal-ESRGAN и DragGAN, каждая из которых решает уникальные задачи, связанные с повышением разрешения и качеством изображений. Показано, как GAN позволяют сохранять диагностически значимую информацию и обеспечивают возможности интерактивного редактирования. Работа демонстрирует, что GAN представляют собой эффективный инструмент в современной медицинской визуализации и компьютерной графике.
Биография автора
Савин Егор Вячеславович, ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий»
студент, Математическое обеспечение и администрирование информационных систем, Институт информатики, математики и робототехники УУНиТ
