論文の概要: Generation of Artificial CT Images using Patch-based Conditional Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09842v1
• Date: Thu, 19 May 2022 20:29:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-23 15:43:11.970121
• Title: Generation of Artificial CT Images using Patch-based Conditional Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Patch-based Conditional Generative Adversarial Networks を用いた人工CT画像の生成
• Authors: Marija Habijan, Irena Galic
• Abstract要約: 本稿では,条件付き判別器を用いた生成対向ネットワークを用いた画像生成手法を提案する。 心電図(CT)画像におけるGAN強調医用画像生成の可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning has a great potential to alleviate diagnosis and prognosis for various clinical procedures. However, the lack of a sufficient number of medical images is the most common obstacle in conducting image-based analysis using deep learning. Due to the annotations scarcity, semi-supervised techniques in the automatic medical analysis are getting high attention. Artificial data augmentation and generation techniques such as generative adversarial networks (GANs) may help overcome this obstacle. In this work, we present an image generation approach that uses generative adversarial networks with a conditional discriminator where segmentation masks are used as conditions for image generation. We validate the feasibility of GAN-enhanced medical image generation on whole heart computed tomography (CT) images and its seven substructures, namely: left ventricle, right ventricle, left atrium, right atrium, myocardium, pulmonary arteries, and aorta. Obtained results demonstrate the suitability of the proposed adversarial approach for the accurate generation of high-quality CT images. The presented method shows great potential to facilitate further research in the domain of artificial medical image generation.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は様々な臨床手順の診断と予後を緩和する大きな可能性を秘めている。 しかし、十分な数の医療画像の欠如は、ディープラーニングを用いた画像分析の最も一般的な障害である。 アノテーションの不足により、自動医療分析における半監督技術が注目されている。 generative adversarial networks (gans) のような人工的なデータ拡張と生成技術は、この障害を克服するのに役立つかもしれない。 本稿では,画像生成の条件としてセグメンテーションマスクを用いる条件付き判別器を用いて,生成逆ネットワークを用いた画像生成手法を提案する。 右心室,右心室,左心房,右心房,心筋,肺動脈,大動脈の7つのサブ構造について,全心臓ct画像を用いたgan強調医用画像生成の有用性を確認した。 得られた結果は,高品質ct画像の高精度生成に向けた,提案手法の適用性を示している。 提案手法は, 人工医用画像生成分野におけるさらなる研究を促進する大きな可能性を示す。

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