論文の概要: Deepfake Image Generation for Improved Brain Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14273v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 16:11:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 12:00:48.974990
• Title: Deepfake Image Generation for Improved Brain Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: ディープフェイク画像による脳腫瘍分画の改善
• Authors: Roa'a Al-Emaryeen, Sara Al-Nahhas, Fatima Himour, Waleed Mahafza and Omar Al-Kadi
• Abstract要約: 本研究は,脳腫瘍セグメンテーションにおけるディープフェイク画像生成の可能性について検討した。 Generative Adversarial Networkは、ディープフェイク画像で訓練されたU-Netベースの畳み込みニューラルネットワークを用いて、画像から画像への変換と画像のセグメンテーションに使用された。 その結果,画像セグメンテーションの品質指標の面ではパフォーマンスが向上し,限られたデータでトレーニングする際の支援が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the world progresses in technology and health, awareness of disease by revealing asymptomatic signs improves. It is important to detect and treat tumors in early stage as it can be life-threatening. Computer-aided technologies are used to overcome lingering limitations facing disease diagnosis, while brain tumor segmentation remains a difficult process, especially when multi-modality data is involved. This is mainly attributed to ineffective training due to lack of data and corresponding labelling. This work investigates the feasibility of employing deep-fake image generation for effective brain tumor segmentation. To this end, a Generative Adversarial Network was used for image-to-image translation for increasing dataset size, followed by image segmentation using a U-Net-based convolutional neural network trained with deepfake images. Performance of the proposed approach is compared with ground truth of four publicly available datasets. Results show improved performance in terms of image segmentation quality metrics, and could potentially assist when training with limited data.
• Abstract（参考訳）: 世界が技術と健康が進歩するにつれて、無症状の徴候を明らかにすることで病気の認識が向上する。 生命を脅かす可能性があるため、早期に腫瘍を検出・治療することが重要である。 コンピュータ支援技術は、病気の診断に直面する退屈な限界を克服するために用いられるが、脳腫瘍のセグメンテーションは、特にマルチモダリティデータに関わる場合、難しいプロセスである。 これは主にデータ不足とそれに対応するラベル付けによる非効率なトレーニングに起因する。 本研究は,脳腫瘍セグメンテーションにおけるディープフェイク画像生成の可能性を検討する。 この目的のために、画像から画像への変換にGenerative Adversarial Networkを使用してデータセットのサイズを拡大し、続いてディープフェイクイメージでトレーニングされたU-Netベースの畳み込みニューラルネットワークを用いて画像セグメンテーションを行った。 提案手法の性能は、4つの公開データセットの真理と比較される。 その結果,画像セグメンテーションの品質指標の面ではパフォーマンスが向上し,限られたデータでトレーニングする際の支援が可能となった。

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