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以生成对抗网络为基础的维度扩展，从二维切片生成三维结构( Generating three-dimensional structures from a two-dimensional slice with generative adversarial network-based dimensionality expansion )
S Kench SJ Cooper
生成性对抗性网络（GANs）可以被训练以生成三维(3D)图像数据，其对于设计优化是有用的。然而，这通常需要3D训练数据，这些数据的获取具有挑战性。二维(2D)成像技术具有速度快、分辨率高、相位识别能力强、应用范围广等特点。这里我们介绍一种GAN体系结构，SliceGAN，它能够利用单个具有代表性的2D图像合成高保真的3D数据集。这对于材料微观结构生成任务尤其相关，因为横截面显微照片可以包含足够的信息以统计地重建3D样本。我们的体系结构实现了均匀信息密度的概念，它既确保生成的卷在空间的所有点都是同等高质量的，又确保可以生成任意大的卷。SliceGAN成功地接受了一套不同材料的培训，证明了这一工具的广泛适用性。通过对电池电极的合成数据集和真实数据集在关键显微结构度量方面的统计比较来显示生成的显微照片的质量。最后，我们发现对于10voxel体积的生成时间大约为几秒，这为以后的高通量微结构优化研究提供了一条途径。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 肺移植后真菌感染。Solé A、b、d、d、d、d、d、d、d、ddoi: 10.1097 / MCP.0b013e328326f410。审查。PMID: 19305348 [PubMed - indexed for MEDLINE]下载
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