自从2014年生成对抗网络（GAN）被首次提出，它已经逐渐成为深度学习研究的焦点话题。GAN在随机噪声与真实数据之间通过构造2个竞争网络即生成器与判别器来进行映射。在图像合成方面,GAN显示出较强的生成能力并能产生高质量图像，从而解决传统图像合成方法所存在的部分问题。本论文的研究目的是对GAN应用于图像合成技术进行深入的探讨，并对该技术的发展状况及未来发展趋势进行分析。

合成MRI 是一种多参数定量MRI 技术，单次扫描可获得组织的T1、T2、纵向弛豫率（R1）、横向弛豫率（R2）及质子密度（proton density，PD）等定量参数。扫描结束后，合成MRI可生成R1、R2 及PD 图，采用专用的合成MRI 后处理软件可调整重复时间（repetition time，TR）、回波时间（echo time，TE）和反转时间（inversion time，TI）获得不同对比加权影像。合成MRI 较传统MRI 成像速度快，不易受线圈敏感度及射频场不均匀性的影响，且诊断效能与传统MRI相当。合成MRI 用于中枢神经系统，可实现弛豫时间定量成像、髓鞘体积测量及脑组织分割，已被应用于脑肿瘤、脑血管性疾病、脱髓鞘性疾病、神经退行性疾病、癫痫、Sturge-Weber 综合征（Sturge-Weber syndrome，SWS）等疾病的诊断。

近几年，人们越来越发现在精细化工领域，确切的掌握精细化工的理念和技术原理，不断探寻精细化工的各种应用技术，发展其在化学中的应用方法和途径，对于推动化学合成的进步和发展具有不可替代的作用。因此，本文简要介绍和分析了精细化工的理念、特点和分类，并且从离子液体、分离技术、催化技术和未来发展等方面分析了精细化工合成的化学应用，希望能为相关领域的发展提供一些参考。