論文の概要: Discriminative Cross-Modal Data Augmentation for Medical Imaging Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03468v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 15:07:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 22:53:20.388493
• Title: Discriminative Cross-Modal Data Augmentation for Medical Imaging Applications
• Title（参考訳）: 医用画像のための識別的クロスモーダルデータ拡張
• Authors: Yue Yang, Pengtao Xie
• Abstract要約: 深層学習法は医用画像解析において大きな成功を収めており、訓練には多くの医用画像が必要である。 データプライバシの懸念と医療アノテータの有効性のため、モデルトレーニングのためにラベル付き医療画像を得るのは非常に困難であることが多い。 本稿では,画像のソースモダリティを目標モダリティに変換する画像対画像変換モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.06277026586584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep learning methods have shown great success in medical image analysis, they require a number of medical images to train. Due to data privacy concerns and unavailability of medical annotators, it is oftentimes very difficult to obtain a lot of labeled medical images for model training. In this paper, we study cross-modality data augmentation to mitigate the data deficiency issue in the medical imaging domain. We propose a discriminative unpaired image-to-image translation model which translates images in source modality into images in target modality where the translation task is conducted jointly with the downstream prediction task and the translation is guided by the prediction. Experiments on two applications demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は医用画像解析において大きな成功を収めてきたが、訓練には多くの医用画像が必要である。 データプライバシの懸念と医療アノテータの有効性のため、モデルトレーニングのためにラベル付き医療画像を得るのは非常に困難であることが多い。 本稿では,医療画像領域のデータ不足問題を軽減するために,クロスモダリティデータ拡張について検討する。 本稿では、画像のソースモダリティを目標モダリティに変換し、下流予測タスクと共同で翻訳タスクを行い、その予測によって翻訳を導出する識別的未ペア画像画像変換モデルを提案する。 2つの応用実験により,本手法の有効性が示された。

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