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摘要
为解决COVID-19 CT图像分类任务中需要大量数据的问题，提出了一种基于EPGAN模型的新冠肺炎CT图像生成方法。采用向量到图像的生成模型生成COVID-19 CT图像，通过添加ECA注意力机制到生成器中上采样模块的方法，解决ProjectedGAN模型生成图像肺部轮廓不闭合问题。结果表明，该方法生成的COVID-19 CT图像，FID降低至16.75,PSNR提升至12.62,SSIM提升至0.320。该方法可以提升COVID-19 CT图像中肺部轮廓的质量，生成更高质量的COVID-19 CT图像。
- 出版日期2023
- 单位黑龙江科技大学
