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一种基于渐进式生成网络的医学图像增广方法，提出了一种基于纹理连续性辨别和图像重构约束的渐进式生成网络，并构建了新颖的增广方法。该方法可依据无病灶感兴趣区域(ROI)图像的纹理信息和带病灶ROI图像的病灶信息生成带病灶的ROI合成图。所得ROI合成图被无缝blending入无病灶真实图的对应位置以增广病灶检测器的训练样本。为保证ROI合成图的临床表征和纹理连续性满足检测训练的要求，“先降后升”的渐进式生成策略被提出。此外，病灶周边区域的纹理连续性辨别方法被设计，重构损失对生成网络的约束被利用。

本发明实施例公开了一种图像增广方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法属于人工智能技术领域，该方法包括：接收图像增广请求；判断图像增广任务集合中是否同时包含GPU增广任务以及非GPU增广任务；若是，从样本库中获取样本图像，并分发给预设的CPU；将CPU发送的中间处理数据储存到中间数据集合中；从中间数据集合中获取中间处理数据，并分发给GPU；将GPU发送的第一增广图像数据储存到预设的增广数据集合中，并将增广数据集合发送给模型训练服务器。本发明实施例由于可实现将图像增广请求中的GPU增广任务分配给GPU处理，将GPU无法处理的非GPU增广任务交给CPU处理，从而使得图像增广服务器既具有很强的适用性，又能够最大程度提高运算的效率。