論文の概要: Inflating 2D Convolution Weights for Efficient Generation of 3D Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03934v3
• Date: Tue, 5 Dec 2023 23:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 19:52:00.961944
• Title: Inflating 2D Convolution Weights for Efficient Generation of 3D Medical Images
• Title（参考訳）: 3次元医用画像の効率的な生成のための2次元畳み込み重み付け
• Authors: Yanbin Liu, Girish Dwivedi, Farid Boussaid, Frank Sanfilippo, Makoto Yamada, and Mohammed Bennamoun
• Abstract要約: 3次元医用画像は取得・注釈するのに高価であり,多くのパラメータが3次元畳み込みに関与している。 本稿では3D Split&Shuffle-GANと呼ばれる新しいGANモデルを提案する。 提案手法は,パラメータが大幅に少ない3次元画像の画質向上につながることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.849240945334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The generation of three-dimensional (3D) medical images has great application potential since it takes into account the 3D anatomical structure. Two problems prevent effective training of a 3D medical generative model: (1) 3D medical images are expensive to acquire and annotate, resulting in an insufficient number of training images, and (2) a large number of parameters are involved in 3D convolution. Methods: We propose a novel GAN model called 3D Split&Shuffle-GAN. To address the 3D data scarcity issue, we first pre-train a two-dimensional (2D) GAN model using abundant image slices and inflate the 2D convolution weights to improve the initialization of the 3D GAN. Novel 3D network architectures are proposed for both the generator and discriminator of the GAN model to significantly reduce the number of parameters while maintaining the quality of image generation. Several weight inflation strategies and parameter-efficient 3D architectures are investigated. Results: Experiments on both heart (Stanford AIMI Coronary Calcium) and brain (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative) datasets show that our method leads to improved 3D image generation quality (14.7 improvements on Fr\'echet inception distance) with significantly fewer parameters (only 48.5% of the baseline method). Conclusions: We built a parameter-efficient 3D medical image generation model. Due to the efficiency and effectiveness, it has the potential to generate high-quality 3D brain and heart images for real use cases.
• Abstract（参考訳）: 3次元医用画像の生成は、3次元解剖学的構造を考慮すると、大きな応用可能性を持つ。 2つの問題は、(1)3次元医用画像の取得と注釈のコストが高く、訓練画像の数が不足し、(2)多くのパラメータが3次元畳み込みに関与している、という3次元医用生成モデルの効果的な訓練を妨げる。 方法: 3D Split&Shuffle-GANと呼ばれる新しいGANモデルを提案する。 3Dデータ不足問題に対処するために,我々はまず,豊富な画像スライスを用いて2次元(2D)GANモデルを事前訓練し,その2次元畳み込み重みを増大させて3DGANの初期化を改善する。 GANモデルのジェネレータと識別器の両方に新しい3Dネットワークアーキテクチャを提案し、画像生成の品質を維持しながらパラメータ数を著しく削減する。 重み付け戦略とパラメータ効率3Dアーキテクチャについて検討した。 結果: 心臓(スタンフォード・エイミ冠状カルシウム)と脳(アルツハイマー病の神経画像化イニシアチブ)における実験の結果, 3次元画像の画質(fr\'echetインセプション距離の14.7改善)が有意に低いパラメータ(ベースライン法では48.5%)で改善されることが判明した。 結論: パラメータ効率の高い3次元医用画像生成モデルを構築した。 効率と有効性のため、実際のユースケースで高品質な3d脳と心臓画像を生成する可能性がある。

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