論文の概要: GANBERT: Generative Adversarial Networks with Bidirectional Encoder Representations from Transformers for MRI to PET synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04393v1
• Date: Mon, 10 Aug 2020 20:07:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 22:47:54.188220
• Title: GANBERT: Generative Adversarial Networks with Bidirectional Encoder Representations from Transformers for MRI to PET synthesis
• Title（参考訳）: GANBERT:MRI用トランスフォーマーからPET合成への双方向エンコーダ表現を用いた生成逆ネットワーク
• Authors: Hoo-Chang Shin, Alvin Ihsani, Swetha Mandava, Sharath Turuvekere Sreenivas, Christopher Forster, Jiook Cha and Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
• Abstract要約: BiBERTアルゴリズムはMRI画像から幅広い範囲でPET画像を生成する。 BERTは、その"next sentence prediction (NSP)"がGAN識別器として機能するマスク付き値画像の比率を予測するために訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.050257374758179374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthesizing medical images, such as PET, is a challenging task due to the fact that the intensity range is much wider and denser than those in photographs and digital renderings and are often heavily biased toward zero. Above all, intensity values in PET have absolute significance, and are used to compute parameters that are reproducible across the population. Yet, usually much manual adjustment has to be made in pre-/post- processing when synthesizing PET images, because its intensity ranges can vary a lot, e.g., between -100 to 1000 in floating point values. To overcome these challenges, we adopt the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) algorithm that has had great success in natural language processing (NLP), where wide-range floating point intensity values are represented as integers ranging between 0 to 10000 that resemble a dictionary of natural language vocabularies. BERT is then trained to predict a proportion of masked values images, where its "next sentence prediction (NSP)" acts as GAN discriminator. Our proposed approach, is able to generate PET images from MRI images in wide intensity range, with no manual adjustments in pre-/post- processing. It is a method that can scale and ready to deploy.
• Abstract（参考訳）: PETのような医用画像の合成は、写真やデジタルレンダリングよりも強度範囲がずっと広く、密度が高いため、多くの場合ゼロに偏っているため、難しい課題である。 PETの強度値には絶対的な重要性があり、人口間で再現可能なパラメータを計算するために用いられる。 しかし,pet画像合成では,浮動小数点値が-100から1000など,その強度範囲が大きく変化するため,手作業による手作業による調整が一般的である。 これらの課題を克服するために、自然言語処理(NLP)において大きな成功を収めた変換器の双方向エンコーダ表現(BERT)アルゴリズムを採用し、自然言語語彙の辞書に類似した0～10000の整数として、広帯域浮動小数点強度値を表現している。 BERTは、その"next sentence prediction (NSP)"がGAN識別器として機能するマスク付き値の比率を予測するために訓練される。 提案手法では,MRI画像から広い範囲でPET画像を生成することができるが,手動による前・後処理の調整は行わない。 スケールアップとデプロイの準備ができているメソッドです。

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