論文の概要: CT-SGAN: Computed Tomography Synthesis GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09288v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 22:20:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 20:11:23.563885
• Title: CT-SGAN: Computed Tomography Synthesis GAN
• Title（参考訳）: CT-SGAN:CTトモグラフィ合成ガン
• Authors: Ahmad Pesaranghader, Yiping Wang, and Mohammad Havaei
• Abstract要約: 胸部CTスキャンの小さなデータセットを用いて,大規模な3次元合成CTスキャンボリュームを生成するCT-SGANモデルを提案する。 その結果,CT-SGANは大量の合成データに基づいて結節を事前訓練することにより,肺検出精度を著しく向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.765541373485143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diversity in data is critical for the successful training of deep learning models. Leveraged by a recurrent generative adversarial network, we propose the CT-SGAN model that generates large-scale 3D synthetic CT-scan volumes ($\geq 224\times224\times224$) when trained on a small dataset of chest CT-scans. CT-SGAN offers an attractive solution to two major challenges facing machine learning in medical imaging: a small number of given i.i.d. training data, and the restrictions around the sharing of patient data preventing to rapidly obtain larger and more diverse datasets. We evaluate the fidelity of the generated images qualitatively and quantitatively using various metrics including Fr\'echet Inception Distance and Inception Score. We further show that CT-SGAN can significantly improve lung nodule detection accuracy by pre-training a classifier on a vast amount of synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルのトレーニングの成功には、データの多様性が不可欠だ。 胸部CTスキャンの小さなデータセットを用いて,大規模3次元合成CTスキャンボリューム(\geq 224\times 224\times 224$)を生成するCT-SGANモデルを提案する。 ct-sganは、医療画像における機械学習に直面する2つの大きな課題に対して魅力的な解決策を提供している: 少数の与えられたi.i.d.トレーニングデータと、より大規模で多様なデータセットを迅速に取得することを防ぐ患者データの共有に関する制限である。 Fr'echet Inception Distance や Inception Score などの様々な指標を用いて,生成した画像の忠実度を質的,定量的に評価した。 さらに,CT-SGANは,大量の合成データに基づいて分類器を事前訓練することにより,肺結節検出精度を著しく向上できることを示した。

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