論文の概要: Fine-tuned Generative Adversarial Network-based Model for Medical Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00577v8
• Date: Wed, 19 Jun 2024 17:07:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 11:31:36.846951
• Title: Fine-tuned Generative Adversarial Network-based Model for Medical Image 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: The Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (Real-ESRGAN) is a practical model for recovery HR images from real-world LR images。 実世界の画像劣化をシミュレートするReal-ESRGANの高次劣化モデルを用いる。 提案モデルでは,Real-ESRGANモデルに比べて知覚品質が優れ,細部を効果的に保存し,より現実的なテクスチャで画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.647302105102753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of medical image analysis, there is a substantial need for high-resolution (HR) images to improve diagnostic accuracy. However, it is a challenging task to obtain HR medical images, as it requires advanced instruments and significant time. Deep learning-based super-resolution methods can help to improve the resolution and perceptual quality of low-resolution (LR) medical images. Recently, Generative Adversarial Network (GAN) based methods have shown remarkable performance among deep learning-based super-resolution methods. Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (Real-ESRGAN) is a practical model for recovering HR images from real-world LR images. In our proposed approach, we use transfer learning technique and fine-tune the pre-trained Real-ESRGAN model using medical image datasets. This technique helps in improving the performance of the model. We employ the high-order degradation model of the Real-ESRGAN which better simulates real-world image degradations. This adaptation allows for generating more realistic degraded medical images, resulting in improved performance. The focus of this paper is on enhancing the resolution and perceptual quality of chest X-ray and retinal images. We use the Tuberculosis chest X-ray (Shenzhen) dataset and the STARE dataset of retinal images for fine-tuning the model. The proposed model achieves superior perceptual quality compared to the Real-ESRGAN model, effectively preserving fine details and generating images with more realistic textures.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析の分野では、診断精度を向上させるために高解像度(HR)画像が必要である。 しかし、高度な機器とかなりの時間を要するため、HR医療画像を得ることは難しい課題である。 深層学習に基づく超解像法は、低解像度(LR)医療画像の解像度と知覚的品質を改善するのに役立つ。 近年,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく手法は,ディープラーニングに基づく超解像法において顕著な性能を示した。 The Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (Real-ESRGAN) is a practical model for recovery HR images from real-world LR images。 提案手法では,医用画像データセットを用いてトランスファーラーニング手法を用いて,事前学習したReal-ESRGANモデルを微調整する。 この技術はモデルの性能を向上させるのに役立つ。 実世界の画像劣化をシミュレートするReal-ESRGANの高次劣化モデルを用いる。 この適応により、より現実的な劣化した医療画像を生成することができ、パフォーマンスが向上する。 本研究の目的は,胸部X線像と網膜像の解像度と知覚品質の向上である。 我々は,結核胸部X線データセットと網膜画像のSTAREデータセットを用いてモデルを微調整する。 提案モデルでは,Real-ESRGANモデルに比べて知覚品質が優れ,細部を効果的に保存し,より現実的なテクスチャで画像を生成する。

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