論文の概要: Data Augmentation For Medical MR Image Using Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14297v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 01:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 16:31:03.005413
• Title: Data Augmentation For Medical MR Image Using Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークを用いた医用MR画像のためのデータ拡張
• Authors: Panjian Huang, Xu Liu and Yongzhen Huang
• Abstract要約: 本研究は,構造類似性損失関数(PGGAN-SSIM)を用いたGANの進行的成長を改善し,画像のぼかし問題とモデル崩壊を解決する。 その結果,PGGAN-SSIMは256×256個の脳腫瘍MR画像を生成することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.525550396457586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer-assisted diagnosis (CAD) based on deep learning has become a crucial diagnostic technology in the medical industry, effectively improving diagnosis accuracy. However, the scarcity of brain tumor Magnetic Resonance (MR) image datasets causes the low performance of deep learning algorithms. The distribution of transformed images generated by traditional data augmentation (DA) intrinsically resembles the original ones, resulting in a limited performance in terms of generalization ability. This work improves Progressive Growing of GANs with a structural similarity loss function (PGGAN-SSIM) to solve image blurriness problems and model collapse. We also explore other GAN-based data augmentation to demonstrate the effectiveness of the proposed model. Our results show that PGGAN-SSIM successfully generates 256x256 realistic brain tumor MR images which fill the real image distribution uncovered by the original dataset. Furthermore, PGGAN-SSIM exceeds other GAN-based methods, achieving promising performance improvement in Frechet Inception Distance (FID) and Multi-scale Structural Similarity (MS-SSIM).
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくコンピュータ支援診断(cad)は医療産業において重要な診断技術となり,診断精度を効果的に向上している。 しかし、脳腫瘍磁気共鳴(MR)画像データセットの不足は、ディープラーニングアルゴリズムの性能を低下させる。 従来のデータ拡張(DA)によって生成された変換画像の分布は、本質的に元のものと似ているため、一般化能力の面では限定的なパフォーマンスとなる。 本研究は,構造類似性損失関数(PGGAN-SSIM)を用いたGANの進行的成長を改善し,画像のぼかし問題とモデル崩壊を解決する。 また,提案モデルの有効性を示すために,他のganベースのデータ拡張についても検討する。 その結果,PGGAN-SSIMは256×256個の脳腫瘍MR画像を生成することができた。 さらに,PGGAN-SSIMは他のGAN法を超越し,Frechet Inception Distance(FID)とMulti-scale Structure similarity(MS-SSIM)の性能向上を実現している。

関連論文リスト

• A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
  ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z)
• Applying Conditional Generative Adversarial Networks for Imaging Diagnosis [3.881664394416534]
  本研究は、スタックド・ホアーグラス・ネットワーク(SHGN)と統合されたコンディショナル・ジェネレーション・アドバイザリアル・ネットワーク(C-GAN)の革新的な応用を紹介する。 我々は、複雑な画像データセットに適用されるディープラーニングモデルに共通するオーバーフィッティングの問題に、回転とスケーリングを通じてデータを増大させることで対処する。 血管内超音波(IVUS)画像において,L1とL2再構成損失を併用したハイブリッド損失関数を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T23:23:09Z)
• End-to-end autoencoding architecture for the simultaneous generation of medical images and corresponding segmentation masks [3.1133049660590615]
  ハミルトン変分オートエンコーダ(HVAE)に基づくエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 従来の変分オートエンコーダ(VAE)と比較して後部分布近似が向上する。 本手法は, 生成的逆境条件より優れ, 画像品質の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T11:56:53Z)
• 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)
• Fine-tuned Generative Adversarial Network-based Model for Medical Image Super-Resolution [2.647302105102753]
  The Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (Real-ESRGAN) is a practical model for recovery HR images from real-world LR images。 実世界の画像劣化をシミュレートするReal-ESRGANの高次劣化モデルを用いる。 提案モデルでは,Real-ESRGANモデルに比べて知覚品質が優れ,細部を効果的に保存し,より現実的なテクスチャで画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T16:48:04Z)
• Harmonizing Pathological and Normal Pixels for Pseudo-healthy Synthesis [68.5287824124996]
  そこで本研究では,新しいタイプの識別器であるセグメンタを提案し,病変の正確な特定と擬似健康画像の視覚的品質の向上を図っている。 医用画像強調に生成画像を適用し,低コントラスト問題に対処するために拡張結果を利用する。 BraTSのT2モダリティに関する総合的な実験により、提案手法は最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T08:41:17Z)
• Cross-Modality Deep Feature Learning for Brain Tumor Segmentation [158.8192041981564]
  本稿では, マルチモーダルMRIデータから脳腫瘍を抽出するクロスモーダルディープ・フィーチャーラーニング・フレームワークを提案する。 中心となる考え方は、不十分なデータスケールを補うために、マルチモダリティデータにまたがる豊富なパターンをマイニングすることだ。 on the BraTS benchmarks, this proposed cross-modality deep feature learning framework could effective improve the brain tumor segmentation performance。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T07:46:01Z)
• MRI to PET Cross-Modality Translation using Globally and Locally Aware GAN (GLA-GAN) for Multi-Modal Diagnosis of Alzheimer's Disease [1.7499351967216341]
  現実像を合成できるGAN(Generative Adversarial Network)は、標準的なデータ拡張手法の代替として大きな可能性を秘めている。 本稿では,グローバルな構造的整合性と局所的細部への忠実さを両立させるマルチパスアーキテクチャにより,グローバルかつ局所的に認識された画像間変換GAN(GLA-GAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T16:38:33Z)
• Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
  磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。 本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。 本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T14:02:09Z)
• Pathological Retinal Region Segmentation From OCT Images Using Geometric Relation Based Augmentation [84.7571086566595]
  本稿では,幾何学と形状の内在的関係を共同で符号化することで,従来のGANベースの医用画像合成法よりも優れた手法を提案する。 提案手法は,取得手順の異なる画像を有する公開RETOUCHデータセット上で,最先端のセグメンテーション手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T11:50:43Z)
• Synthetic Magnetic Resonance Images with Generative Adversarial Networks [0.0]
  本研究では,新しい脳MRIを生成するために,異なる損失関数を持つ3つのGANアーキテクチャを実験した。 その結果、高次パラメータチューニングの重要性と、識別器におけるミニバッチ類似層と、損失関数における勾配ペナルティを用いて、高品質で現実主義的な収束を実現することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-17T11:00:32Z)

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。