論文の概要: Brain Tumor Synthetic Data Generation with Adaptive StyleGANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01772v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 09:01:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:24:06.945978
• Title: Brain Tumor Synthetic Data Generation with Adaptive StyleGANs
• Title（参考訳）: 適応型GANを用いた脳腫瘍合成データ生成
• Authors: Usama Tariq, Rizwan Qureshi, Anas Zafar, Danyal Aftab, Jia Wu, Tanvir Alam, Zubair Shah, Hazrat Ali
• Abstract要約: 本稿では,脳腫瘍MRI画像の生成手法について述べる。 その結果, 提案手法は脳腫瘍の分布を学習できることがわかった。 このアプローチは、腫瘍のある現実的な脳MRIを生成することで、限られたデータ可用性に対処することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.244557340851846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models have been very successful over the years and have received significant attention for synthetic data generation. As deep learning models are getting more and more complex, they require large amounts of data to perform accurately. In medical image analysis, such generative models play a crucial role as the available data is limited due to challenges related to data privacy, lack of data diversity, or uneven data distributions. In this paper, we present a method to generate brain tumor MRI images using generative adversarial networks. We have utilized StyleGAN2 with ADA methodology to generate high-quality brain MRI with tumors while using a significantly smaller amount of training data when compared to the existing approaches. We use three pre-trained models for transfer learning. Results demonstrate that the proposed method can learn the distributions of brain tumors. Furthermore, the model can generate high-quality synthetic brain MRI with a tumor that can limit the small sample size issues. The approach can addresses the limited data availability by generating realistic-looking brain MRI with tumors. The code is available at: ~\url{https://github.com/rizwanqureshi123/Brain-Tumor-Synthetic-Data}.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは長年にわたって非常に成功し、合成データ生成に大きな注目を集めてきた。 ディープラーニングモデルはますます複雑になりつつあるので、正確に実行するには大量のデータが必要である。 医療画像解析において、データプライバシ、データの多様性の欠如、不均一なデータ分布に関する問題により、利用可能なデータが制限されるため、このような生成モデルは重要な役割を果たす。 本稿では,脳腫瘍のMRI画像を生成する手法について述べる。 stylegan2 と ada 法を併用し, 既存の手法に比べてはるかに少ないトレーニングデータを用いながら, 高画質脳mri を腫瘍で生成した。 転送学習には3つの事前学習モデルを用いる。 その結果, 提案手法は脳腫瘍の分布を学習できることがわかった。 さらに、このモデルは、小さなサンプルサイズの問題を制限することができる腫瘍を持つ高品質の合成脳MRIを生成することができる。 このアプローチは、腫瘍のある現実的な脳MRIを生成することで、限られたデータ可用性に対処することができる。 コードは以下の通りである。 ~\url{https://github.com/rizwanqureshi123/Brain-Tumor-Synthetic-Data}。

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