論文の概要: METGAN: Generative Tumour Inpainting and Modality Synthesis in Light Sheet Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10993v2
• Date: Fri, 23 Apr 2021 10:50:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 11:21:04.748089
• Title: METGAN: Generative Tumour Inpainting and Modality Synthesis in Light Sheet Microscopy
• Title（参考訳）: METGAN:光シート顕微鏡におけるTumour InpaintingとModality Synthesis
• Authors: Izabela Horvath, Johannes C. Paetzold, Oliver Schoppe, Rami Al-Maskari, Ivan Ezhov, Suprosanna Shit, Hongwei Li, Ali Ertuerk, Bjoern H. Menze
• Abstract要約: 本稿では,実解剖情報を活用し,腫瘍の現実的な画像ラベル対を生成する新しい生成法を提案する。 解剖学的画像とラベルのためのデュアルパス生成器を構築し, 独立して事前学習されたセグメンタによって制約された, サイクル一貫性のある設定で学習する。 生成した画像は,既存の手法に比べて定量的に顕著に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.872960046536882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel multimodal imaging methods are capable of generating extensive, super high resolution datasets for preclinical research. Yet, a massive lack of annotations prevents the broad use of deep learning to analyze such data. So far, existing generative models fail to mitigate this problem because of frequent labeling errors. In this paper, we introduce a novel generative method which leverages real anatomical information to generate realistic image-label pairs of tumours. We construct a dual-pathway generator, for the anatomical image and label, trained in a cycle-consistent setup, constrained by an independent, pretrained segmentor. The generated images yield significant quantitative improvement compared to existing methods. To validate the quality of synthesis, we train segmentation networks on a dataset augmented with the synthetic data, substantially improving the segmentation over baseline.
• Abstract（参考訳）: 新たなマルチモーダルイメージング手法は、先臨床研究のための超高解像度データセットを生成することができる。 しかし、アノテーションの欠如により、このようなデータ分析にディープラーニングが広く使われるのを防いでいる。 これまでのところ、頻繁なラベルエラーのため、既存の生成モデルではこの問題を緩和できていない。 本稿では,実際の解剖情報を活用し,腫瘍の現実的な画像ラベル対を生成する新しい生成法を提案する。 解剖学的画像とラベルのためのデュアルパス生成器を構築し, 独立して事前学習されたセグメンタによって制約された, サイクル一貫性のある設定で学習する。 生成した画像は,既存の手法に比べて定量的に顕著に改善された。 合成の質を検証するため,合成データを付加したデータセット上でセグメンテーションネットワークを訓練し,ベースライン上のセグメンテーションを大幅に改善した。

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