在第二天不小心斷掉時，渾渾噩噩過了好幾天，今天要扣回我們的大綱：與醫療結合。開始之前先來聊聊斷掉的原因。其實當天很早就把內容準備好結果只按了「儲存草稿」，忘記發佈啦！

生成式AI在醫療影像分析中有著廣泛的應用，它能夠幫助醫生更精確地診斷疾病，提高醫療效率和診斷準確性。醫療影像包括X光、CT等，這些影像資料通常需要醫師詳細解讀。而生成式AI模型，如生成對抗網絡（GAN）[註一]和變分自編碼器（VAE）[註二]，能夠生成、強化和分割醫療影像，輔助醫生進行診斷。
註一：第四天有說明
註二：明天介紹
生成式AI可用於醫療影像數據擴充。使用GAN，可以生成與真實數據相似的合成影像，擴充數據集規模，從而提升模型的訓練效果。這不僅能減少過擬合的風險，還能提高診斷模型的泛化能力。
其次，在影像強化方面，生成式AI能夠去除影像中的噪音，提升圖像的清晰度和質量。通過生成式模型對低劑量CT圖像進行去噪處理，能夠減少患者接受的輻射劑量，並保證圖像質量不受影響。
最後，生成式AI還能用於病理影像的合成與轉化。舉例來說，將病理切片影像轉換為不同染色模式下的影像，幫助醫生在不同視角下觀察病變組織，提升診斷精確性。
總結來說，生成式AI在醫療影像分析中展示了提升影像質量、數據擴充和自動化診斷方面的潛力，未來有望進一步改進醫療診斷流程，為醫生和患者帶來更大的效率與效益。