論文の概要: Decoupling Shape and Density for Liver Lesion Synthesis Using Conditional Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00629v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 16:45:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 14:08:24.195774
• Title: Decoupling Shape and Density for Liver Lesion Synthesis Using Conditional Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 条件付き生成逆数ネットワークを用いた肝病変合成のためのデカップリング形状と密度
• Authors: Dario Augusto Borges Oliveira
• Abstract要約: 合成データの質と多様性は、モデルを訓練するのに使われる注釈付きデータに大きく依存する。 本稿では,肝病変合成のための形状と密度を分離する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lesion synthesis received much attention with the rise of efficient generative models for augmenting training data, drawing lesion evolution scenarios, or aiding expert training. The quality and diversity of synthesized data are highly dependent on the annotated data used to train the models, which not rarely struggle to derive very different yet realistic samples from the training ones. That adds an inherent bias to lesion segmentation algorithms and limits synthesizing lesion evolution scenarios efficiently. This paper presents a method for decoupling shape and density for liver lesion synthesis, creating a framework that allows straight-forwardly driving the synthesis. We offer qualitative results that show the synthesis control by modifying shape and density individually, and quantitative results that demonstrate that embedding the density information in the generator model helps to increase lesion segmentation performance compared to using the shape solely.
• Abstract（参考訳）: 病変合成は、トレーニングデータの増強、病変の進展シナリオの描画、専門家の訓練を支援するための効率的な生成モデルの台頭により、多くの注目を集めた。 合成データの質と多様性は、モデルをトレーニングするのに使用される注釈付きデータに大きく依存する。 これにより、病変分節アルゴリズムに固有のバイアスが加わり、病変の進化シナリオの合成を効率的に制限できる。 本稿では,肝病変合成のための形状と密度を分離する手法を提案する。 形状と密度を個々に修正して合成制御を示す定性的な結果と,生成器モデルに密度情報を組み込むことが,形状のみを用いた場合に比べて病変分割性能の向上に寄与することを示す定量的な結果を提供する。

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