論文の概要: Brain Lesion Synthesis via Progressive Adversarial Variational Auto-Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03203v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 14:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 13:03:44.277826
• Title: Brain Lesion Synthesis via Progressive Adversarial Variational Auto-Encoder
• Title（参考訳）: プログレッシブ・逆方向変分オートエンコーダによる脳病変合成
• Authors: Jiayu Huo, Vejay Vakharia, Chengyuan Wu, Ashwini Sharan, Andrew Ko, Sebastien Ourselin, Rachel Sparks
• Abstract要約: レーザー間質熱療法(LITT)前後のROIセグメンテーションにより自動的に病変の定量化が可能となった。 CNNはROIセグメンテーションのための最先端のソリューションであるが、トレーニング中に大量のアノテートデータを必要とする。 トレーニングデータセットの量と多様性を両立させるため,進行性脳病変合成フレームワーク(PAVAE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9954435559869312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Laser interstitial thermal therapy (LITT) is a novel minimally invasive treatment that is used to ablate intracranial structures to treat mesial temporal lobe epilepsy (MTLE). Region of interest (ROI) segmentation before and after LITT would enable automated lesion quantification to objectively assess treatment efficacy. Deep learning techniques, such as convolutional neural networks (CNNs) are state-of-the-art solutions for ROI segmentation, but require large amounts of annotated data during the training. However, collecting large datasets from emerging treatments such as LITT is impractical. In this paper, we propose a progressive brain lesion synthesis framework (PAVAE) to expand both the quantity and diversity of the training dataset. Concretely, our framework consists of two sequential networks: a mask synthesis network and a mask-guided lesion synthesis network. To better employ extrinsic information to provide additional supervision during network training, we design a condition embedding block (CEB) and a mask embedding block (MEB) to encode inherent conditions of masks to the feature space. Finally, a segmentation network is trained using raw and synthetic lesion images to evaluate the effectiveness of the proposed framework. Experimental results show that our method can achieve realistic synthetic results and boost the performance of down-stream segmentation tasks above traditional data augmentation techniques.
• Abstract（参考訳）: レーザー間質熱療法(英: Laser interstitial thermal therapy, LITT)は、頭蓋内構造をアブレーションして側頭葉てんかん(MTLE)を治療するために用いられる、新しい侵襲的な治療である。 LITT前後のROIセグメンテーションにより、自動病変定量化により治療効果を客観的に評価できる。 convolutional neural networks(cnns)のようなディープラーニング技術はroiセグメンテーションのための最先端のソリューションだが、トレーニング中に大量の注釈データを必要とする。 しかし、LITTのような新しい治療法から大規模なデータセットを集めることは現実的ではない。 本稿では,トレーニングデータセットの量と多様性を拡張すべく,進行性脳病変合成フレームワーク(pavae)を提案する。 具体的には,マスク合成ネットワークとマスク誘導病変合成ネットワークの2つのシーケンシャルネットワークから構成される。 ネットワークトレーニングにおいて,外部情報を活用してさらなる監視を行うために,マスク固有の条件を特徴空間にエンコードする条件埋め込みブロック (CEB) とマスク埋め込みブロック (MEB) を設計する。 最後に,生画像と合成画像を用いてセグメンテーションネットワークを訓練し,提案手法の有効性を評価する。 実験の結果,本手法は現実的な合成結果を達成でき,従来のデータ拡張手法よりもダウンストリームセグメンテーションタスクの性能を向上できることがわかった。

関連論文リスト

• Prototype Learning Guided Hybrid Network for Breast Tumor Segmentation in DCE-MRI [58.809276442508256]
  本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマー層を組み合わせたハイブリッドネットワークを提案する。 プライベートおよびパブリックなDCE-MRIデータセットの実験結果から,提案したハイブリッドネットワークは最先端の手法よりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T15:46:00Z)
• Self-supervised Brain Lesion Generation for Effective Data Augmentation of Medical Images [0.9626666671366836]
  本稿では,脳病変分割モデルのトレーニングのための新しいサンプルを効率よく生成するフレームワークを提案する。 まず, 対向型自己エンコーダに基づく病変発生器を自己管理的に訓練する。 次に,新しい画像合成アルゴリズムであるSoft Poisson Blendingを用いて,合成病変と脳画像のシームレスな結合を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T01:53:12Z)
• 3D MRI Synthesis with Slice-Based Latent Diffusion Models: Improving Tumor Segmentation Tasks in Data-Scarce Regimes [2.8498944632323755]
  本稿では,ボリュームデータ生成の複雑さに対処するスライスに基づく遅延拡散アーキテクチャを提案する。 この手法は,医療用画像と関連するマスクの同時分布モデルを拡張し,データスカース体制下での同時生成を可能にする。 構造は, 大きさ, 形状, 相対位置などの腫瘍特性によって調節できるため, 腫瘍の多様性は様々である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T09:53:45Z)
• Synthetic Data for Robust Stroke Segmentation [0.0]
  ディープラーニングに基づくニューロイメージングにおけるセマンティックセグメンテーションは、現在、高解像度スキャンと広範な注釈付きデータセットを必要とする。 そこで我々は,既存のSynthSegアプローチの能力を拡張した,病変分割作業のための新しい合成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T13:42:29Z)
• Disruptive Autoencoders: Leveraging Low-level features for 3D Medical Image Pre-training [51.16994853817024]
  本研究は、3Dラジオグラフィ画像のための効果的な事前学習フレームワークの設計に焦点をあてる。 ローカルマスキングと低レベルの摂動の組み合わせによって生成された破壊から、オリジナルのイメージを再構築しようとする事前トレーニングフレームワークであるDisruptive Autoencodersを紹介する。 提案する事前トレーニングフレームワークは、複数のダウンストリームタスクでテストされ、最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:59:42Z)
• Generative Adversarial Networks based Skin Lesion Segmentation [7.9234173309439715]
  本稿では, 教師なし生成ネットワークを用いて正確な病変マスクを生成する, Efficient-GAN という新たな逆学習基盤を提案する。 Dice係数、Jaccard類似度、精度はそれぞれ90.1%、83.6%、94.5%である。 また,EGANと同等の性能を持つ軽量セグメンテーションフレームワーク(MGAN)を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T15:51:31Z)
• Unsupervised Domain Transfer with Conditional Invertible Neural Networks [83.90291882730925]
  条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)に基づくドメイン転送手法を提案する。 提案手法は本質的に,その可逆的アーキテクチャによるサイクル一貫性を保証し,ネットワークトレーニングを最大限効率的に行うことができる。 提案手法は,2つの下流分類タスクにおいて,現実的なスペクトルデータの生成を可能にし,その性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T18:00:27Z)
• An Adversarial Active Sampling-based Data Augmentation Framework for Manufacturable Chip Design [55.62660894625669]
  リソグラフィーモデリングは、チップ設計マスクが製造可能であることを保証するため、チップ設計において重要な問題である。 機械学習の最近の進歩は、時間を要するリソグラフィーシミュレーションをディープニューラルネットワークに置き換えるための代替ソリューションを提供している。 本稿では,限られたデータのジレンマを解消し,機械学習モデルの性能を向上させるために,データ拡張フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T20:53:39Z)
• InDuDoNet+: A Model-Driven Interpretable Dual Domain Network for Metal Artifact Reduction in CT Images [53.4351366246531]
  InDuDoNet+と呼ばれる新しい解釈可能な二重ドメインネットワークを構築し、CT画像の微細な埋め込みを行う。 異なる組織間のCT値を分析し,InDuDoNet+の事前観測ネットワークにマージすることで,その一般化性能を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-23T15:52:37Z)
• Quality-aware semi-supervised learning for CMR segmentation [2.9928692313705505]
  医用画像セグメンテーションのためのディープラーニングアルゴリズムを開発する上での課題の1つは、トレーニングデータの不足である。 本稿では,下流タスクのQCを用いて,CMRセグメンテーションネットワークの高品質な出力を同定する手法を提案する。 本質的にこれは、セグメンテーションネットワーク用のSSLの変種におけるトレーニングデータの品質向上を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T17:18:22Z)
• Retinopathy of Prematurity Stage Diagnosis Using Object Segmentation and Convolutional Neural Networks [68.96150598294072]
  未熟児網膜症(英: Retinopathy of Prematurity、ROP)は、主に体重の低い未熟児に影響を及ぼす眼疾患である。 網膜の血管の増殖を招き、視力喪失を招き、最終的には網膜剥離を招き、失明を引き起こす。 近年,ディープラーニングを用いて診断を自動化する試みが盛んに行われている。 本稿では,従来のモデルの成功を基盤として,オブジェクトセグメンテーションと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせた新しいアーキテクチャを開発する。 提案システムでは,まず対象分割モデルを訓練し,画素レベルでの区切り線を識別し,その結果のマスクを追加の"カラー"チャネルとして付加する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T14:07:41Z)

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。