論文の概要: Markov-Chain Monte Carlo Approximation of the Ideal Observer using Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09526v1
• Date: Sun, 26 Jan 2020 21:51:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 19:09:21.650516
• Title: Markov-Chain Monte Carlo Approximation of the Ideal Observer using Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成逆数ネットワークを用いた理想オブザーバのマルコフ連鎖モンテカルロ近似
• Authors: Weimin Zhou, Mark A. Anastasio
• Abstract要約: 医用イメージングシステムを信号検出タスクに最適化する際には,Ideal Observer (IO) の性能が提唱されている。 IOテスト統計を近似するため,マルコフ・チェイン・モンテカルロ法(MCMC)を用いたサンプリング法が開発されている。 GAN(Generative Adversarial Network)を用いたディープラーニング手法は、画像データからオブジェクトモデルを学ぶことを大いに約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.792685152780795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Ideal Observer (IO) performance has been advocated when optimizing medical imaging systems for signal detection tasks. However, analytical computation of the IO test statistic is generally intractable. To approximate the IO test statistic, sampling-based methods that employ Markov-Chain Monte Carlo (MCMC) techniques have been developed. However, current applications of MCMC techniques have been limited to several object models such as a lumpy object model and a binary texture model, and it remains unclear how MCMC methods can be implemented with other more sophisticated object models. Deep learning methods that employ generative adversarial networks (GANs) hold great promise to learn stochastic object models (SOMs) from image data. In this study, we described a method to approximate the IO by applying MCMC techniques to SOMs learned by use of GANs. The proposed method can be employed with arbitrary object models that can be learned by use of GANs, thereby the domain of applicability of MCMC techniques for approximating the IO performance is extended. In this study, both signal-known-exactly (SKE) and signal-known-statistically (SKS) binary signal detection tasks are considered. The IO performance computed by the proposed method is compared to that computed by the conventional MCMC method. The advantages of the proposed method are discussed.
• Abstract（参考訳）: 医用イメージングシステムを信号検出タスクに最適化する際には,Ideal Observer (IO) の性能が提唱されている。 しかし、IOテスト統計学の分析計算は一般に難解である。 IOテスト統計を近似するために,マルコフ-チェインモンテカルロ法(MCMC)を用いたサンプリング法を開発した。 しかし、MCMC技術の現在の応用は、ラムピーオブジェクトモデルやバイナリテクスチャモデルなど、いくつかのオブジェクトモデルに限られており、MCMCメソッドが他のより洗練されたオブジェクトモデルでどのように実装できるかは定かではない。 GAN(Generative Adversarial Network)を用いた深層学習手法は,画像データから確率的オブジェクトモデル(SOM)を学習する大きな可能性を秘めている。 本研究では,GANを用いて学習したSOMにMCMC技術を適用し,IOを近似する手法について述べる。 提案手法は,GANを用いて学習可能な任意のオブジェクトモデルを用いて適用することができるため,IO性能を近似するためのMCMC技術の適用範囲が拡張される。 本研究では,SKE(Signal-known-exactly)とSKS(Signal-known-statistically)の両方のバイナリ信号検出タスクを検討する。 提案手法で計算したio性能を従来のmcmc法で計算したio性能と比較した。 提案手法の利点について考察する。

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