論文の概要: Hierarchical Amortized Training for Memory-efficient High Resolution 3D GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01910v4
• Date: Mon, 12 Sep 2022 17:04:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:38:28.237446
• Title: Hierarchical Amortized Training for Memory-efficient High Resolution 3D GAN
• Title（参考訳）: メモリ効率3D GANのための階層的補正トレーニング
• Authors: Li Sun, Junxiang Chen, Yanwu Xu, Mingming Gong, Ke Yu, Kayhan Batmanghelich
• Abstract要約: 本稿では,高解像度な3D画像を生成することができる新しいエンドツーエンドGANアーキテクチャを提案する。 トレーニングと推論の異なる構成を使用することで、この目標を達成する。 3次元胸郭CTと脳MRIの実験により、我々のアプローチは画像生成における最先端技術より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.851990439671475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GAN) have many potential medical imaging applications, including data augmentation, domain adaptation, and model explanation. Due to the limited memory of Graphical Processing Units (GPUs), most current 3D GAN models are trained on low-resolution medical images, these models either cannot scale to high-resolution or are prone to patchy artifacts. In this work, we propose a novel end-to-end GAN architecture that can generate high-resolution 3D images. We achieve this goal by using different configurations between training and inference. During training, we adopt a hierarchical structure that simultaneously generates a low-resolution version of the image and a randomly selected sub-volume of the high-resolution image. The hierarchical design has two advantages: First, the memory demand for training on high-resolution images is amortized among sub-volumes. Furthermore, anchoring the high-resolution sub-volumes to a single low-resolution image ensures anatomical consistency between sub-volumes. During inference, our model can directly generate full high-resolution images. We also incorporate an encoder with a similar hierarchical structure into the model to extract features from the images. Experiments on 3D thorax CT and brain MRI demonstrate that our approach outperforms state of the art in image generation. We also demonstrate clinical applications of the proposed model in data augmentation and clinical-relevant feature extraction.
• Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GAN) は、データ拡張、ドメイン適応、モデル説明など、多くの潜在的な医療画像アプリケーションを持っている。 グラフィック処理ユニット(gpu)のメモリが限られているため、現在の3d ganモデルのほとんどは低解像度の医療画像で訓練されている。 本稿では,高分解能3d画像を生成するための新しいganアーキテクチャを提案する。 トレーニングと推論の異なる構成を使用することで、この目標を達成する。 学習中,低解像度画像とランダムに選択された高画質画像のサブボリュームを同時に生成する階層構造を採用する。 階層的設計には2つの利点がある: まず、高解像度画像のトレーニングに対するメモリ要求は、サブボリューム間で償却される。 さらに、高解像度サブボリュームを単一の低解像度画像に固定することで、サブボリューム間の解剖学的一貫性が保証される。 推論中、我々のモデルは完全な高解像度画像を直接生成できる。 また,同様の階層構造を持つエンコーダをモデルに組み込んで,画像から特徴を抽出する。 3次元胸郭CTと脳MRIの実験により、我々のアプローチは画像生成における最先端技術より優れていることが示された。 また,データ拡張および臨床関連特徴抽出における提案モデルの臨床的応用について述べる。

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