論文の概要: Which Generative Adversarial Network Yields High-Quality Synthetic Medical Images: Investigation Using AMD Image Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13856v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 18:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 14:16:32.339265
• Title: Which Generative Adversarial Network Yields High-Quality Synthetic Medical Images: Investigation Using AMD Image Datasets
• Title（参考訳）: AMD画像データセットを用いた高精細合成医用画像の生成支援ネットワーク
• Authors: Guilherme C. Oliveira, Gustavo H. Rosa, Daniel C. G. Pedronette, Jo\~ao P. Papa, Himeesh Kumar, Leandro A. Passos, Dinesh Kumar
• Abstract要約: 我々はGAN(Generative Adversarial Networks)を用いた高解像度合成画像のフリーアクセス・代替手法を開発した。 老化関連黄斑変性(AMD)の識別を伴わない合成眼底画像を生成するために,10種類の異なるGANアーキテクチャを比較した。 その結果、StyleGAN2は最も低いFID(166.17)に達し、臨床医は実際の画像と合成画像とを正確に区別できなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7084893802715565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has been proposed for the assessment and classification of medical images. However, many medical image databases with appropriately labeled and annotated images are small and imbalanced, and thus unsuitable to train and validate such models. The option is to generate synthetic images and one successful technique has been patented which limits its use for others. We have developed a free-access, alternate method for generating synthetic high-resolution images using Generative Adversarial Networks (GAN) for data augmentation and showed their effectiveness using eye-fundus images for Age-Related Macular Degeneration (AMD) identification. Ten different GAN architectures were compared to generate synthetic eye-fundus images with and without AMD. Data from three public databases were evaluated using the Fr\'echet Inception Distance (FID), two clinical experts and deep-learning classification. The results show that StyleGAN2 reached the lowest FID (166.17), and clinicians could not accurately differentiate between real and synthetic images. ResNet-18 architecture obtained the best performance with 85% accuracy and outperformed the two experts in detecting AMD fundus images, whose average accuracy was 77.5%. These results are similar to a recently patented method, and will provide an alternative to generating high-quality synthetic medical images. Free access has been provided to the entire method to facilitate the further development of this field.
• Abstract（参考訳）: 医学画像の評価と分類のために深層学習が提案されている。 しかし、適切にラベル付けされた画像と注釈付き画像を持つ多くの医用画像データベースは小さく不均衡であり、そのようなモデルの訓練や検証には適さない。 選択は合成画像を生成することであり、その使用を制限する1つの技術が特許取得されている。 我々は,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いたデータ拡張のための高分解能画像生成のためのフリーアクセス・代替手法を開発し,老化関連黄斑変性(AMD)識別のための眼底画像の有効性を示した。 10種類の異なるGANアーキテクチャを比較して、AMDの有無に関わらず合成眼底画像を生成する。 Fr'echet Inception Distance (FID) と2つの臨床専門家と深層学習分類を用いて3つの公開データベースのデータを評価した。 その結果、stylegan2は最低fid(166.17)に達し、臨床医は実際の画像と合成画像を正確に区別できなかった。 ResNet-18アーキテクチャは85%の精度で最高の性能を獲得し、平均精度77.5%のAMDの眼底画像検出の専門家よりも優れていた。 これらの結果は、最近特許された方法と似ており、高品質な合成医用画像を生成する代替手段を提供する。 この分野のさらなる発展を促進するため、全メソッドに無料アクセスが提供されている。

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