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引言：医学影像数据增强的必要性与TorchIO的角色

在医学影像分析领域，深度学习模型已经展现出巨大的潜力，例如在疾病诊断、病灶分割以及治疗规划等方面。然而，这些模型的性能高度依赖于大规模、高质量且多样化的训练数据。现实情况是，医学影像数据的获取面临诸多挑战：

• 数据稀缺性与获取难度： 尤其是对于罕见病或特定检查序列，获取足够数量的影像数据本身就是一项艰巨的任务。患者隐私保护、数据采集成本高昂、以及不同医疗机构间的数据共享壁垒，都限制了可用数据集的规模 医学影像数据增强的深度学习方法：综述。
• 标注成本高昂： 医学影像的精确标注通常需要经验丰富的放射科医生或病理学专家投入大量时间，这使得大规模标注数据集的构建成本极高，周期漫长 高分辨率医学影像生成：GAN与扩散模型在数据增强中的应用。
• 数据多样性与泛化性挑战： 不同医疗机构的设备、扫描参数、患