論文の概要: GSDA: Generative Adversarial Network-based Semi-Supervised Data
Augmentation for Ultrasound Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06184v4
- Date: Thu, 5 Oct 2023 09:04:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 23:33:39.847705
- Title: GSDA: Generative Adversarial Network-based Semi-Supervised Data
Augmentation for Ultrasound Image Classification
- Title（参考訳）: GSDA:超音波画像分類のためのジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークに基づく半スーパービジョンデータ拡張
- Authors: Zhaoshan Liu, Qiujie Lv, Chau Hung Lee, Lei Shen
- Abstract要約: 医用超音波(英語: Medical Ultrasound、略称:US)は、臨床において最も広く用いられる画像のモダリティの一つである。
ディープラーニング(DL)モデルは、先進的な米国の画像分析ツールとして機能するが、大規模なデータセットの不足により、その性能は大幅に制限される。
我々はGANに基づく半教師付きデータ拡張法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.554511144730387
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical Ultrasound (US) is one of the most widely used imaging modalities in
clinical practice, but its usage presents unique challenges such as variable
imaging quality. Deep Learning (DL) models can serve as advanced medical US
image analysis tools, but their performance is greatly limited by the scarcity
of large datasets. To solve the common data shortage, we develop GSDA, a
Generative Adversarial Network (GAN)-based semi-supervised data augmentation
method. GSDA consists of the GAN and Convolutional Neural Network (CNN). The
GAN synthesizes and pseudo-labels high-resolution, high-quality US images, and
both real and synthesized images are then leveraged to train the CNN. To
address the training challenges of both GAN and CNN with limited data, we
employ transfer learning techniques during their training. We also introduce a
novel evaluation standard that balances classification accuracy with
computational time. We evaluate our method on the BUSI dataset and GSDA
outperforms existing state-of-the-art methods. With the high-resolution and
high-quality images synthesized, GSDA achieves a 97.9% accuracy using merely
780 images. Given these promising results, we believe that GSDA holds potential
as an auxiliary tool for medical US analysis.
- Abstract（参考訳）: 医用超音波(us)は臨床でもっとも広く使われている画像診断法の一つであるが、その使用は画像品質の変化など独特の課題を呈する。
ディープラーニング(dl)モデルは、高度な医療用us画像分析ツールとして機能するが、大規模なデータセットの不足により、そのパフォーマンスは大幅に制限される。
この共通データ不足を解決するため,GANに基づく半教師付きデータ拡張手法であるGSDAを開発した。
GSDA は GAN と Convolutional Neural Network (CNN) で構成されている。
GANは高解像度で高画質のUSイメージを合成し、実画像と合成画像の両方を利用してCNNを訓練する。
限られたデータでganとcnnの両方のトレーニング課題に対処するために、トレーニング中に転送学習技術を採用する。
また,分類精度と計算時間とのバランスをとる新しい評価基準を導入する。
本手法をBUSIデータセット上で評価し,GSDAが既存の最先端手法より優れていることを示す。
GSDAは高解像度で高品質な画像を合成し、わずか780枚の画像を使用して97.9%の精度を達成している。
これらの有望な結果を踏まえると、GSDAは米国における医療分析の補助的ツールとして潜在的に有益であると考えられる。
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