論文の概要: Brain tumor segmentation using synthetic MR images -- A comparison of GANs and diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02986v2
• Date: Fri, 5 Jan 2024 12:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 18:28:05.555432
• Title: Brain tumor segmentation using synthetic MR images -- A comparison of GANs and diffusion models
• Title（参考訳）: 合成MR画像を用いた脳腫瘍のセグメンテーション --GANと拡散モデルの比較-
• Authors: Muhammad Usman Akbar, M{\aa}ns Larsson, Anders Eklund
• Abstract要約: 現在、GAN(Generative Adversarial Network)や拡散モデルのような生成AIモデルは、非常に現実的な合成画像を生成することができる。 合成画像に基づいてトレーニングされたセグメンテーションネットワークは、実画像を用いたトレーニングにおいて、Diceスコアの80%から90%のDiceスコアに達することを示す。 我々の結論は、医用画像の共有は実際の画像の共有に有効な選択肢であるが、さらなる作業が必要であるということだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large annotated datasets are required for training deep learning models, but in medical imaging data sharing is often complicated due to ethics, anonymization and data protection legislation. Generative AI models, such as generative adversarial networks (GANs) and diffusion models, can today produce very realistic synthetic images, and can potentially facilitate data sharing. However, in order to share synthetic medical images it must first be demonstrated that they can be used for training different networks with acceptable performance. Here, we therefore comprehensively evaluate four GANs (progressive GAN, StyleGAN 1-3) and a diffusion model for the task of brain tumor segmentation (using two segmentation networks, U-Net and a Swin transformer). Our results show that segmentation networks trained on synthetic images reach Dice scores that are 80% - 90% of Dice scores when training with real images, but that memorization of the training images can be a problem for diffusion models if the original dataset is too small. Our conclusion is that sharing synthetic medical images is a viable option to sharing real images, but that further work is required. The trained generative models and the generated synthetic images are shared on AIDA data hub
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのトレーニングには大規模な注釈付きデータセットが必要であるが、医療画像データ共有は倫理、匿名化、データ保護法によって複雑になることが多い。 generative adversarial networks (gans) や diffusion models といった生成型aiモデルは、現在非常に現実的な合成画像を生成することができ、データ共有を促進する可能性がある。 しかし、合成医用画像を共有するためには、まず、許容できる性能で異なるネットワークのトレーニングに使用できることを示す必要がある。 そこで我々は4つのGAN(Progressive GAN, StyleGAN 1-3)と脳腫瘍セグメンテーション(U-NetとSwin Transformerの2つのセグメンテーションネットワーク)の課題に対する拡散モデルについて総合的に評価した。 その結果,合成画像上で訓練されたセグメント化ネットワークは,実画像でのトレーニング時のサイコロスコアの80%から90%のサイコロスコアに達するが,元のデータセットが小さすぎると拡散モデルでは,トレーニング画像の記憶が問題となる。 我々の結論は、合成医用画像の共有は実画像の共有に有効な選択肢であるが、さらなる作業が必要であるということである。 学習された生成モデルと生成した合成画像はAIDAデータハブ上で共有される

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