摘要
医学影像融合技术旨在整合不同模态影像的互补信息，为临床诊断和治疗提供更全面准确的依据。
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)作为一种新兴的深度学习技术，在医学影像融合领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了医学影像融合的意义和GAN的基本原理，并对多源医学影像融合方法进行分类概述。
接着，重点综述了基于GAN的医学影像融合算法的研究现状，详细分析了不同GAN模型在医学影像融合中的应用，并比较了它们的优缺点。
此外，本文还讨论了基于GAN的医学影像融合算法所面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
最后，对全文进行了总结，并展望了基于GAN的多源医学影像融合算法的未来发展趋势。
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
医学影像是现代医学不可或缺的重要组成部分，不同模态的医学影像能够提供人体组织和器官的不同信息，例如，计算机断层扫描(ComputedTomography,CT)能够清晰地显示骨骼结构，而磁共振成像(MagneticResonanceImaging,MRI)则更擅长于软组织成像。
然而，单一模态的医学影像往往只能提供有限的信息，甚至存在一定的局限性。
医学影像融合技术旨在将不同来源、不同模态的医学影像信息进行整合，以获得比单一模态影像更全面、更准确的诊断信息，从而提高疾病诊断的准确性和可靠性。
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