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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00577v9
• Date: Fri, 22 Nov 2024 14:01:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 18:36:13.804874
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
  ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z)
• Super-resolution of biomedical volumes with 2D supervision [84.5255884646906]
  超解像のための仮設スライス拡散は、生物学的標本のすべての空間次元にわたるデータ生成分布の固有同値性を利用する。 我々は,高解像度2次元画像の高速取得を特徴とするSliceRの組織学的刺激(SRH)への応用に着目する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T02:41:55Z)
• Iterative-in-Iterative Super-Resolution Biomedical Imaging Using One Real Image [8.412910029745762]
  本稿では,1つの実画像のみを用いて深層学習に基づく超解像モデルを訓練する手法を提案する。 我々は,地中真実に類似した分布を持つ画像を自動的に選択するために,画像スクリーニングの混合指標を用いる。 5回のトレーニングの後、提案されたディープラーニングベースの超解像モデルでは、構造的類似性とピーク信号対雑音比が7.5%と5.49%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T07:57:03Z)
• On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
  深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。 DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。 本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z)
• Performance of GAN-based augmentation for deep learning COVID-19 image classification [57.1795052451257]
  ディープラーニングを医療分野に適用する上で最大の課題は、トレーニングデータの提供である。 データ拡張は、限られたデータセットに直面した時に機械学習で使用される典型的な方法論である。 本研究は, 新型コロナウイルスの胸部X線画像セットを限定して, StyleGAN2-ADAモデルを用いて訓練するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T15:39:58Z)
• Flow-based Visual Quality Enhancer for Super-resolution Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging [13.408365072149795]
  超高解像度MRSIの視覚的品質を向上させるためのフローベースエンハンサーネットワークを提案する。 我々のエンハンサーネットワークは、追加画像モダリティ(MRI)から解剖情報を取り込み、学習可能なベース分布を使用する。 また,視覚的品質調整や不確実性推定も可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T20:19:44Z)
• Single MR Image Super-Resolution using Generative Adversarial Network [0.696125353550498]
  Real Enhanced Super Resolution Generative Adrial Network (Real-ESRGAN) は、高解像度画像の生成に使われている最近の効果的なアプローチの1つである。 本稿では,2次元MR画像の空間分解能を高めるために本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-16T23:15:10Z)
• Data Augmentation For Medical MR Image Using Generative Adversarial Networks [10.525550396457586]
  本研究は,構造類似性損失関数(PGGAN-SSIM)を用いたGANの進行的成長を改善し,画像のぼかし問題とモデル崩壊を解決する。 その結果,PGGAN-SSIMは256×256個の脳腫瘍MR画像を生成することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T01:59:50Z)
• Best-Buddy GANs for Highly Detailed Image Super-Resolution [71.13466303340192]
  我々は,低分解能(LR)入力に基づいて高分解能(HR)画像を生成する単一画像超解像(SISR)問題を考える。 このラインに沿ったほとんどのメソッドは、SISRタスクに十分な柔軟性がない、事前定義されたシングルLRシングルHRマッピングに依存しています。 リッチディテールSISRのためのベストバディGAN(Beby-GAN)を提案する。 イミュータブルな1対1の制約を緩和することで、推定されたパッチを動的に最高の監視を求めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T02:58:27Z)
• LASSR: Effective Super-Resolution Method for Plant Disease Diagnosis [2.449909275410288]
  リーフアーティファクト・サプレッション・スーパーレゾリューション(LASSR)は、リーフ病の診断のために特別に設計された。 LASSRは、最先端のESRGANモデルと比較して、はるかに快適で高品質な画像を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T02:33:49Z)
• Hierarchical Amortized Training for Memory-efficient High Resolution 3D GAN [52.851990439671475]
  本稿では,高解像度な3D画像を生成することができる新しいエンドツーエンドGANアーキテクチャを提案する。 トレーニングと推論の異なる構成を使用することで、この目標を達成する。 3次元胸郭CTと脳MRIの実験により、我々のアプローチは画像生成における最先端技術より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T02:33:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。