論文の概要: Fine-tuned Generative Adversarial Network-based Model for Medical Images
Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00577v1
- Date: Tue, 1 Nov 2022 16:48:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 14:47:03.459238
- Title: Fine-tuned Generative Adversarial Network-based Model for Medical Images
Super-Resolution
- Title(参考訳): 医用画像超解像のための微調整逆数ネットワークモデル
- Authors: Alireza Aghelan, Modjtaba Rouhani
- Abstract要約: 単一画像超解像法(SISR)は、医用画像の解像度と品質を改善することができる。
我々は,医療画像の解像度と品質を高めるために,Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (Real-ESRGAN) モデルを用いている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.243995448840211
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In medical image analysis, low-resolution images negatively affect the
performance of medical image interpretation and may cause misdiagnosis. Single
image super-resolution (SISR) methods can improve the resolution and quality of
medical images. Currently, super-resolution methods based on generative
adversarial networks (GAN) are widely used and have shown very good
performance. In this work, we use the Real-Enhanced Super-Resolution Generative
Adversarial Network (Real-ESRGAN) model to enhance the resolution and quality
of medical images. Unlike natural datasets, medical datasets do not have very
high spatial resolution. Transfer learning is one of the effective methods
which uses models trained with external datasets (often natural datasets), and
fine-tunes them to enhance medical images. In our proposed approach, the
pre-trained generator and discriminator networks of the Real-ESRGAN model are
fine-tuned using medical image datasets. In this paper, we worked on retinal
images and chest X-ray images. We used the STARE dataset of retinal images and
Tuberculosis Chest X-rays (Shenzhen) dataset. The proposed model produces more
accurate and natural textures, and the output images have better detail and
resolution compared to the original Real-ESRGAN model.
- Abstract(参考訳): 医用画像解析では、低解像度画像は医用画像の解釈性能に悪影響を及ぼし、誤診を引き起こす可能性がある。
単一画像超解像法(SISR)は、医用画像の解像度と品質を改善する。
現在、gan(generative adversarial network)に基づく超解像法が広く用いられており、非常に優れた性能を示している。
本研究では,医療画像の解像度と品質を高めるために,Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (Real-ESRGAN) モデルを用いる。
自然のデータセットとは異なり、医療データセットは空間分解能があまり高くない。
転送学習は、外部データセット(しばしば自然データセット)でトレーニングされたモデルを使用して、医療画像を強化する効果的な方法の1つである。
提案手法では,Real-ESRGANモデルの事前学習したジェネレータと識別器ネットワークを医用画像データセットを用いて微調整する。
本稿では網膜像と胸部X線像について検討した。
我々は,網膜画像のSTAREデータセットと胸部X線(深セン)データセットを用いた。
提案モデルはより正確で自然なテクスチャを生成し,出力画像は元のReal-ESRGANモデルよりも細部と解像度がよい。
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