論文の概要: Generative Synthetic Augmentation using Label-to-Image Translation for Nuclei Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10126v3
• Date: Tue, 2 Mar 2021 22:48:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 06:30:15.834576
• Title: Generative Synthetic Augmentation using Label-to-Image Translation for Nuclei Image Segmentation
• Title（参考訳）: 核画像分割のためのラベル-画像変換を用いた生成的合成拡張
• Authors: Takato Yasuno
• Abstract要約: 本稿では,エッジ構造を持つセマンティックラベルから実画像へマッピングする,ラベルから画像への変換を用いた合成拡張を提案する。 提案手法により,提案手法の精度が向上したことを計算および報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In medical image diagnosis, pathology image analysis using semantic segmentation becomes important for efficient screening as a field of digital pathology. The spatial augmentation is ordinary used for semantic segmentation. Tumor images under malignant are rare and to annotate the labels of nuclei region takes much time-consuming. We require an effective use of dataset to maximize the segmentation accuracy. It is expected that some augmentation to transform generalized images influence the segmentation performance. We propose a synthetic augmentation using label-to-image translation, mapping from a semantic label with the edge structure to a real image. Exactly this paper deal with stain slides of nuclei in tumor. Actually, we demonstrate several segmentation algorithms applied to the initial dataset that contains real images and labels using synthetic augmentation in order to add their generalized images. We computes and reports that a proposed synthetic augmentation procedure improve their accuracy.
• Abstract（参考訳）: 医用画像診断では, デジタル病理学の一分野として, セマンティックセグメンテーションを用いた病理画像解析が重要となる。 空間拡張は意味セグメンテーションに通常使用される。 悪性の腫瘍像は稀であり、核領域のラベルに注釈をつけるのに多くの時間を要する。 セグメンテーションの精度を最大化するためにデータセットを効果的に利用する必要がある。 一般化画像変換のための拡張がセグメント化性能に影響を及ぼすことが期待される。 本稿では,意味ラベルとエッジ構造をマッピングし,画像から画像へのラベラル変換による合成拡張を提案する。 本論文は特に腫瘍の原子核の染色スライスを扱う。 実際、いくつかのセグメンテーションアルゴリズムを実画像とラベルを含む初期データセットに適用し、それらの一般化画像を追加するために合成拡張を用いた。 提案手法により,提案手法の精度が向上したことを計算および報告する。

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