摘要
医学影像融合技术旨在整合来自不同模态医学图像的互补信息，为临床诊断和治疗提供更全面准确的数据。
近年来，生成对抗网络（GANs）因其强大的图像生成和特征提取能力，在医学影像融合领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍医学影像融合和生成对抗网络的基本概念，并回顾了不同医学影像融合方法的分类，以及图像质量评价指标。
其次，本文重点综述了基于生成对抗网络的多源医学影像融合算法研究现状，详细分析了不同网络结构、损失函数设计以及训练策略等方面的研究进展，并比较了不同算法的优缺点。
此外，本文还讨论了基于生成对抗网络的医学影像融合算法的未来发展趋势，例如多尺度融合、跨模态融合以及与其他深度学习技术的结合等。
最后，对全文进行总结，并展望该领域未来研究方向。
关键词：医学影像融合；生成对抗网络；深度学习；多源信息融合；图像处理
#1.1医学影像融合医学影像融合旨在整合来自不同模态医学图像的互补信息，例如计算机断层扫描（CT）提供高分辨率的骨骼结构信息，而磁共振成像（MRI）则擅长显示软组织细节。
融合后的图像能够为医生提供更全面、准确的诊断依据，有助于提高疾病诊断率和治疗效果。
#1.2生成对抗网络生成对抗网络（GANs）是一种强大的深度学习模型，由生成器和判别器两部分组成。
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