論文の概要: SAG-GAN: Semi-Supervised Attention-Guided GANs for Data Augmentation on Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07534v1
• Date: Sun, 15 Nov 2020 14:01:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 07:30:09.687430
• Title: SAG-GAN: Semi-Supervised Attention-Guided GANs for Data Augmentation on Medical Images
• Title（参考訳）: SAG-GAN:医療画像データ強化のための半監督型注意誘導型GAN
• Authors: Chang Qi, Junyang Chen, Guizhi Xu, Zhenghua Xu, Thomas Lukasiewicz, Yang Liu
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Cycle-Consistency Generative Adversarial Networks)を用いた医用画像生成のためのデータ拡張手法を提案する。 提案モデルでは,正常画像から腫瘍画像を生成することができ,腫瘍画像から正常画像を生成することもできる。 本研究では,従来のデータ拡張手法と合成画像を用いた分類モデルを用いて,実画像を用いた分類モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.35184075381965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently deep learning methods, in particular, convolutional neural networks (CNNs), have led to a massive breakthrough in the range of computer vision. Also, the large-scale annotated dataset is the essential key to a successful training procedure. However, it is a huge challenge to get such datasets in the medical domain. Towards this, we present a data augmentation method for generating synthetic medical images using cycle-consistency Generative Adversarial Networks (GANs). We add semi-supervised attention modules to generate images with convincing details. We treat tumor images and normal images as two domains. The proposed GANs-based model can generate a tumor image from a normal image, and in turn, it can also generate a normal image from a tumor image. Furthermore, we show that generated medical images can be used for improving the performance of ResNet18 for medical image classification. Our model is applied to three limited datasets of tumor MRI images. We first generate MRI images on limited datasets, then we trained three popular classification models to get the best model for tumor classification. Finally, we train the classification model using real images with classic data augmentation methods and classification models using synthetic images. The classification results between those trained models showed that the proposed SAG-GAN data augmentation method can boost Accuracy and AUC compare with classic data augmentation methods. We believe the proposed data augmentation method can apply to other medical image domains, and improve the accuracy of computer-assisted diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 最近のディープラーニング手法、特に畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、コンピュータビジョンの範囲において大きなブレークスルーをもたらした。 また、大規模なアノテートデータセットは、トレーニング手順を成功させる上で必須の鍵である。 しかし、このようなデータセットを医療領域で取得することは大きな課題です。 本研究では,gans(cycle-consistency generative adversarial networks)を用いた合成医用画像生成のためのデータ拡張手法を提案する。 半教師付きアテンションモジュールを加えて、説得力のある詳細画像を生成する。 腫瘍像と正常像を2つの領域として扱う。 提案モデルでは,正常画像から腫瘍画像を生成することができ,腫瘍画像から正常画像を生成することもできる。 さらに,医療画像分類におけるresnet18の性能向上のために,生成した医用画像が有効であることを示す。 腫瘍MRI画像の3つの限られたデータセットに適用した。 まず,限られたデータセットからMRI画像を生成し,腫瘍分類の最良のモデルを得るために3つの一般的な分類モデルを訓練した。 最後に,実画像を用いた分類モデルを古典的データ拡張法と合成画像を用いた分類モデルを用いて訓練する。 これらのモデルの分類結果から,提案したSAG-GANデータ拡張法により精度が向上し,AUCが従来のデータ拡張法と比較できることが示された。 提案手法は,他の医療画像領域に適用でき,コンピュータ支援診断の精度が向上すると考えられる。

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