Fugu-MT 論文翻訳(概要): R2C-GAN: Restore-to-Classify GANs for Blind X-Ray Restoration and COVID-19 Classification

論文の概要: R2C-GAN: Restore-to-Classify GANs for Blind X-Ray Restoration and COVID-19 Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14770v2
Date: Tue, 15 Aug 2023 08:49:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-16 17:48:40.907227
Title: R2C-GAN: Restore-to-Classify GANs for Blind X-Ray Restoration and COVID-19 Classification
Title（参考訳）: R2C-GAN:Blind X線修復とCOVID-19分類のためのGANの復元
Authors: Mete Ahishali, Aysen Degerli, Serkan Kiranyaz, Tahir Hamid, Rashid Mazhar, Moncef Gabbouj
Abstract要約: 汎用画像復元と分類のための共同モデルを提案する: 生成的逆数ネットワーク(R2C-GAN)の再構築このような共同最適化されたモデルは、回復後にどんな病気もそのまま維持する。提案手法では, 90%以上のF1スコアが得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.470240973478585
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Restoration of poor quality images with a blended set of artifacts plays a vital role for a reliable diagnosis. Existing studies have focused on specific restoration problems such as image deblurring, denoising, and exposure correction where there is usually a strong assumption on the artifact type and severity. As a pioneer study in blind X-ray restoration, we propose a joint model for generic image restoration and classification: Restore-to-Classify Generative Adversarial Networks (R2C-GANs). Such a jointly optimized model keeps any disease intact after the restoration. Therefore, this will naturally lead to a higher diagnosis performance thanks to the improved X-ray image quality. To accomplish this crucial objective, we define the restoration task as an Image-to-Image translation problem from poor quality having noisy, blurry, or over/under-exposed images to high quality image domain. The proposed R2C-GAN model is able to learn forward and inverse transforms between the two domains using unpaired training samples. Simultaneously, the joint classification preserves the disease label during restoration. Moreover, the R2C-GANs are equipped with operational layers/neurons reducing the network depth and further boosting both restoration and classification performances. The proposed joint model is extensively evaluated over the QaTa-COV19 dataset for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) classification. The proposed restoration approach achieves over 90% F1-Score which is significantly higher than the performance of any deep model. Moreover, in the qualitative analysis, the restoration performance of R2C-GANs is approved by a group of medical doctors. We share the software implementation at https://github.com/meteahishali/R2C-GAN.
Abstract（参考訳）: 品質の悪い画像と混合した人工物の復元は、信頼性の高い診断に不可欠な役割を担っている。既存の研究は、通常、アーティファクトの種類と重大さに強い仮定がある画像のデブラリング、ノイズ除去、露出補正などの特定の修復問題に焦点を当てている。ブラインドx線修復の先駆的研究として,汎用的な画像復元と分類のための共同モデル,restore-to-classify generative adversarial networks (r2c-gans)を提案する。このような共同で最適化されたモデルは、回復後に病気を無傷に保つ。そのため,X線画像の画質の向上により診断性能が向上する。この目的を達成するために,画像から画像への変換問題として,ノイズやぼやけた画像,あるいは露出の過剰な画像から高画質の画像領域への復元タスクを定義する。提案したR2C-GANモデルは、未ペアトレーニングサンプルを用いて、2つの領域間の前方および逆変換を学習することができる。同時に、関節分類は修復中に疾患のラベルを保存する。さらに、R2C-GANは、ネットワーク深度を低減し、復元性能と分類性能をさらに向上させる運用層/ニューロンを備えている。提案した関節モデルは、コロナウイルス病2019(COVID-19)分類のためのQaTa-COV19データセットで広範囲に評価されている。提案手法では, 90%以上のF1スコアが得られた。さらに、定性分析では、R2C-GANの修復性能が医師のグループによって承認される。ソフトウェアの実装はhttps://github.com/meteahishali/R2C-GANで公開しています。

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