論文の概要: Image Synthesis for Data Augmentation in Medical CT using DeepReinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10493v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 19:47:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 22:42:09.326785
• Title: Image Synthesis for Data Augmentation in Medical CT using DeepReinforcement Learning
• Title（参考訳）: deepreinforcement learning を用いた医用ctデータ拡張のための画像合成
• Authors: Arjun Krishna, Kedar Bartake, Chuang Niu, Ge Wang, Youfang Lai, Xun Jia, Klaus Mueller
• Abstract要約: 本手法は, 新規かつ解剖学的に高精度な高解像度CT画像の大量かつ多種多様な生成に有効であることを示す。 私たちのアプローチは、多くの研究者が利用可能な画像データの少ない量を考えると望ましい小さな画像データセットでも機能するように特別に設計されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.677682150726383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has shown great promise for CT image reconstruction, in particular to enable low dose imaging and integrated diagnostics. These merits, however, stand at great odds with the low availability of diverse image data which are needed to train these neural networks. We propose to overcome this bottleneck via a deep reinforcement learning (DRL) approach that is integrated with a style-transfer (ST) methodology, where the DRL generates the anatomical shapes and the ST synthesizes the texture detail. We show that our method bears high promise for generating novel and anatomically accurate high resolution CT images at large and diverse quantities. Our approach is specifically designed to work with even small image datasets which is desirable given the often low amount of image data many researchers have available to them.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、特に低線量イメージングと統合診断を可能にするために、ct画像再構成に非常に有望である。 しかし、これらのメリットは、これらのニューラルネットワークのトレーニングに必要な多様な画像データの可用性の低さと非常に相反する。 我々は,このボトルネックを,DRLが解剖学的形状を生成し,STがテクスチャの詳細を合成するスタイル・トランスファー(ST)手法と統合した深層強化学習(DRL)アプローチにより克服することを提案する。 本手法は, 新規かつ解剖学的に高精度な高解像度CT画像の大量かつ多種多様な生成に有効であることを示す。 私たちのアプローチは、多くの研究者が利用できる画像データが少ないことを考えると、小さな画像データセットでも動作するように設計されています。

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