1、GAN生成的结果怎么判断有没有失真的？有没有白质实际大小不符的情况？
2、 cycleGAN里生成器的输入和Ground truth是两台机器对同一个病例的扫描吗？
3、请问下罗老师，3DCNN的输入是不同断层的图片concat一起吗？
复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员罗畯义：
网路所生成的这个图像的质量标准化的部分，如果我们限制了它整体图像的一个形状，那它迁移过去之后，他所记录的这些特征呢还是保留着的。
其实不是，是同一台机器。这个人在同一台机器做两个影像，而这两个影像的参数不一样，那在参数不一样的情况下，就会产生出不一样的图像，所以这样的话做法是最好，但是往往比较难去拿到这一种类型的图像。
第一个输入实际上是把一个脑、一个人、一个三维图像直接当做input进去，那其实我们直接拿到的图像就是本来就是一个三维的结构。那当我们在做图像分割的U-Net的部分，实际上才就把一层一层分开放在一起，要分开放进去。
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