論文の概要: Data Augmentation using Feature Generation for Volumetric Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14097v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 13:46:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 16:36:15.691336
• Title: Data Augmentation using Feature Generation for Volumetric Medical Images
• Title（参考訳）: ボリューム医用画像の特徴生成によるデータ拡張
• Authors: Khushboo Mehra, Hassan Soliman, Soumya Ranjan Sahoo
• Abstract要約: 医用画像分類は画像認識領域で最も重要な問題の一つである。 この分野での大きな課題の1つは、ラベル付きトレーニングデータの不足である。 特にディープラーニングモデルでは,画像のセグメンテーションや分類問題に関する有望な結果が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08594140167290097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image classification is one of the most critical problems in the image recognition area. One of the major challenges in this field is the scarcity of labelled training data. Additionally, there is often class imbalance in datasets as some cases are very rare to happen. As a result, accuracy in classification task is normally low. Deep Learning models, in particular, show promising results on image segmentation and classification problems, but they require very large datasets for training. Therefore, there is a need to generate more of synthetic samples from the same distribution. Previous work has shown that feature generation is more efficient and leads to better performance than corresponding image generation. We apply this idea in the Medical Imaging domain. We use transfer learning to train a segmentation model for the small dataset for which gold-standard class annotations are available. We extracted the learnt features and use them to generate synthetic features conditioned on class labels, using Auxiliary Classifier GAN (ACGAN). We test the quality of the generated features in a downstream classification task for brain tumors according to their severity level. Experimental results show a promising result regarding the validity of these generated features and their overall contribution to balancing the data and improving the classification class-wise accuracy.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分類は画像認識領域で最も重要な問題の一つである。 この分野で大きな課題の1つは、ラベル付きトレーニングデータの不足である。 さらに、データセットにはクラス不均衡がしばしばあり、場合によっては発生することは極めて稀である。 その結果、分類作業の精度は通常低い。 特にディープラーニングモデルは、画像セグメンテーションと分類問題に関する有望な結果を示すが、トレーニングには非常に大きなデータセットが必要である。 したがって、同じ分布からより多くの合成サンプルを生成する必要がある。 以前の研究では、特徴生成はより効率的で、対応する画像生成よりも優れたパフォーマンスをもたらすことが示されている。 この考え方を医療画像領域に適用する。 我々は、ゴールドスタンダードのクラスアノテーションが利用できる小さなデータセットのセグメンテーションモデルをトレーニングするために、転送学習を使用します。 学習した特徴を抽出し,Auxiliary Classifier GAN(ACGAN)を用いてクラスラベルに条件付き合成特徴を生成する。 我々は,脳腫瘍の下流分類タスクにおいて,その重症度に応じて生成した特徴の質をテストする。 実験の結果, 生成した特徴の妥当性, データのバランスと分類精度の向上に寄与する有望な結果が得られた。

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