論文の概要: Advancing the AmbientGAN for learning stochastic object models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00281v1
• Date: Sat, 30 Jan 2021 18:08:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 15:36:09.829644
• Title: Advancing the AmbientGAN for learning stochastic object models
• Title（参考訳）: 確率的オブジェクトモデル学習のためのAmbientGANの進歩
• Authors: Weimin Zhou, Sayantan Bhadra, Frank J. Brooks, Jason L. Granstedt, Hua Li, Mark A. Anastasio
• Abstract要約: 対象物の変化は、観測者のパフォーマンスを著しく制限できる変数の重要な源である。 本研究では,3D ProAmGANとStyle-AmbientGAN(StyAmGAN)の2つの高度なアンビエントGANアーキテクチャを提案する。 3D ProAmGANが画像計測から3D SOMを学習し、StyAmGANsが合成物の微細なテクスチャを制御できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.445527629361621
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical imaging systems are commonly assessed and optimized by use of objective-measures of image quality (IQ) that quantify the performance of an observer at specific tasks. Variation in the objects to-be-imaged is an important source of variability that can significantly limit observer performance. This object variability can be described by stochastic object models (SOMs). In order to establish SOMs that can accurately model realistic object variability, it is desirable to use experimental data. To achieve this, an augmented generative adversarial network (GAN) architecture called AmbientGAN has been developed and investigated. However, AmbientGANs cannot be immediately trained by use of advanced GAN training methods such as the progressive growing of GANs (ProGANs). Therefore, the ability of AmbientGANs to establish realistic object models is limited. To circumvent this, a progressively-growing AmbientGAN (ProAmGAN) has been proposed. However, ProAmGANs are designed for generating two-dimensional (2D) images while medical imaging modalities are commonly employed for imaging three-dimensional (3D) objects. Moreover, ProAmGANs that employ traditional generator architectures lack the ability to control specific image features such as fine-scale textures that are frequently considered when optimizing imaging systems. In this study, we address these limitations by proposing two advanced AmbientGAN architectures: 3D ProAmGANs and Style-AmbientGANs (StyAmGANs). Stylized numerical studies involving magnetic resonance (MR) imaging systems are conducted. The ability of 3D ProAmGANs to learn 3D SOMs from imaging measurements and the ability of StyAmGANs to control fine-scale textures of synthesized objects are demonstrated.
• Abstract（参考訳）: 医療画像システムは、特定のタスクにおけるオブザーバのパフォーマンスを定量化する画像品質の客観的測定(iq)を用いて、一般的に評価および最適化される。 対象物の変化は、観測者のパフォーマンスを著しく制限できる変数の重要な源である。 このオブジェクトの変数は確率的オブジェクトモデル(SOM)によって記述できる。 リアルな物体変動を正確にモデル化できるsomを確立するためには,実験データを用いることが望ましい。 これを実現するために、AmbientGANと呼ばれる拡張生成逆ネットワーク(GAN)アーキテクチャを開発し、検討した。 しかし、AmbientGANは、GAN(ProGAN)の進行的成長のような先進的なGANトレーニング手法を用いることで、すぐには訓練できない。 したがって、AmbientGANが現実的なオブジェクトモデルを確立する能力は限られている。 これを回避するために、徐々に成長するAmbientGAN(ProAmGAN)が提案されている。 しかし、proamganは2次元(2次元)画像を生成するために設計され、医用イメージングモードは3次元オブジェクトのイメージングに一般的に用いられる。 さらに、従来のジェネレータアーキテクチャを用いたプロアンガンは、撮像システムの最適化時にしばしば考慮される微細なテクスチャなどの特定の画像特徴を制御する能力が欠けている。 本研究では,3D ProAmGANとStyle-AmbientGAN(StyAmGAN)という2つの高度なAmbientGANアーキテクチャを提案する。 磁気共鳴(MR)イメージングシステムに関するスティル化数値解析を行った。 画像計測から3D SOMを学習する3D ProAmGANの能力と合成物の微細スケールテクスチャを制御するStyAmGANの能力が実証されている。

関連論文リスト

• Inter-slice Super-resolution of Magnetic Resonance Images by Pre-training and Self-supervised Fine-tuning [49.197385954021456]
  臨床実践では、2次元磁気共鳴(MR)シーケンスが広く採用されている。個々の2次元スライスを積み重ねて3次元ボリュームを形成できるが、比較的大きなスライスススペーシングは可視化とその後の解析タスクに課題をもたらす可能性がある。 スライス間隔を低減するため,ディープラーニングに基づく超解像技術が広く研究されている。 現在のほとんどのソリューションは、教師付きトレーニングのために、かなりの数の高解像度と低解像度の画像を必要とするが、通常は現実のシナリオでは利用できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T02:20:26Z)
• GGRt: Towards Pose-free Generalizable 3D Gaussian Splatting in Real-time [112.32349668385635]
  GGRtは、現実のカメラポーズの必要性を軽減する、一般化可能な新しいビュー合成のための新しいアプローチである。 最初のポーズフリーの一般化可能な3D-GSフレームワークとして、GGRtは$ge$5 FPSで、リアルタイムレンダリングは$ge$100 FPSで実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T09:47:35Z)
• AmbientCycleGAN for Establishing Interpretable Stochastic Object Models Based on Mathematical Phantoms and Medical Imaging Measurements [4.573310303307945]
  この研究はAmbientCycleGANと呼ばれる新しい手法を導入し、ノイズ測定データを用いて数学的SOMを現実的なSOMに変換する。 提案手法は,数理モデルと雑音測定データに基づいて安定にSOMを確立できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T06:30:33Z)
• On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
  深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。 DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。 本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z)
• Multi-View Photometric Stereo Revisited [100.97116470055273]
  多視点測光ステレオ(MVPS)は、画像から被写体を詳細に正確に3D取得する方法として好まれる。 MVPSは異方性や光沢などの他の対象物質と同様に,等方性に対しても有効である。 提案手法は、複数のベンチマークデータセットで広範囲にテストした場合に、最先端の結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T09:46:15Z)
• A Method for Evaluating Deep Generative Models of Images via Assessing the Reproduction of High-order Spatial Context [9.00018232117916]
  GAN(Generative Adversarial Network)は、広く使われているDGMの一種である。 本稿では,2つのGANアーキテクチャによって出力される画像の客観的なテストについて述べる。 我々は、訓練されたGANによって生成した画像の特徴を再現できるいくつかのコンテキストモデル(SCM)を設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-24T15:58:10Z)
• Learning stochastic object models from medical imaging measurements by use of advanced AmbientGANs [7.987904193401004]
  GAN(Generative Adversarial Network)は、そのようなタスクの可能性を秘めている。 GAN(Generative Adversarial Network)のような深層生成ニューラルネットワークは、そのようなタスクの可能性を秘めている。 本研究では,現代進行的・多分解能的な訓練手法に適した改良型アンビエントGANトレーニング戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-27T21:46:23Z)
• Hierarchical Amortized Training for Memory-efficient High Resolution 3D GAN [52.851990439671475]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T02:33:04Z)
• Learning stochastic object models from medical imaging measurements using Progressively-Growing AmbientGANs [14.501812971529137]
  オブザーバのパフォーマンスを著しく制限できる変数の重要な源は、イメージすべきオブジェクトのバリエーションである。 良好なキャラクタライズドイメージングシステムを用いて得られた実験画像計測からSOMを確立することが望ましい。 GAN(Generative Adversarial Network)のような深層生成ニューラルネットワークは、このタスクに大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T18:45:37Z)
• Unlimited Resolution Image Generation with R2D2-GANs [69.90258455164513]
  本稿では,任意の解像度の高品質な画像を生成するための新しいシミュレーション手法を提案する。 この方法では、フル長のミッション中に収集したソナースキャンと同等の大きさのソナースキャンを合成することができる。 生成されたデータは、連続的で、現実的に見え、また、取得の実際の速度の少なくとも2倍の速さで生成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T17:49:32Z)
• Progressively-Growing AmbientGANs For Learning Stochastic Object Models From Imaging Measurements [14.501812971529137]
  医療画像システムの客観的な最適化には、測定データ中のランダム性のすべての源をフルに評価する必要がある。 本稿では,オブジェクトのクラスにおける変数を記述するオブジェクトモデル(SOM)の確立を提案する。 医用イメージングシステムは、物体特性のノイズや間接的な表現を示す画像計測を記録しているため、画像化対象のモデルを構築するために直接GANを適用することはできない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-26T21:33:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。