論文の概要: SkullGAN: Synthetic Skull CT Generation with Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00206v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 00:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 16:01:28.722461
• Title: SkullGAN: Synthetic Skull CT Generation with Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: SkullGAN: 生成逆ネットワークを用いた合成スカルCT生成
• Authors: Kasra Naftchi-Ardebili, Karanpartap Singh, Reza Pourabolghasem, Pejman Ghanouni, Gerald R. Popelka, Kim Butts Pauly
• Abstract要約: 我々は,合成頭蓋骨CTスライスの大きなデータセットを作成するために,GAN(Generative Adversarial Network)であるSkullGANを提案する。 提案手法では,38名の被験者のCTスライスを2億以上のパラメータからなるニューラルネットワークであるSkullGANに供給した。 その結果,SkullGANにより生成された画像は,実際の頭蓋骨に類似した定量的な特徴を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning offers potential for various healthcare applications involving the human skull but requires extensive datasets of curated medical images. To overcome this challenge, we propose SkullGAN, a generative adversarial network (GAN), to create large datasets of synthetic skull CT slices, reducing reliance on real images and accelerating the integration of machine learning into healthcare. In our method, CT slices of 38 subjects were fed to SkullGAN, a neural network comprising over 200 million parameters. The synthetic skull images generated were evaluated based on three quantitative radiological features: skull density ratio (SDR), mean thickness, and mean intensity. They were further analyzed using t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) and by applying the SkullGAN discriminator as a classifier. The results showed that SkullGAN-generated images demonstrated similar key quantitative radiological features to real skulls. Further definitive analysis was undertaken by applying the discriminator of SkullGAN, where the SkullGAN discriminator classified 56.5% of a test set of real skull images and 55.9% of the SkullGAN-generated images as reals (the theoretical optimum being 50%), demonstrating that the SkullGAN-generated skull set is indistinguishable from the real skull set - within the limits of our nonlinear classifier. Therefore, SkullGAN makes it possible to generate large numbers of synthetic skull CT segments, necessary for training neural networks for medical applications involving the human skull. This mitigates challenges associated with preparing large, high-quality training datasets, such as access, capital, time, and the need for domain expertise.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、人間の頭蓋骨を含む様々な医療応用の可能性を秘めている。 この課題を克服するために、合成頭蓋骨ctスライスの大規模なデータセットを作成し、実際の画像への依存度を低減し、機械学習と医療の統合を加速する、ジェネレーティブ・リバーサリー・ネットワーク(gan)であるscradganを提案する。 提案手法では,38名の被験者のCTスライスを2億以上のパラメータからなるニューラルネットワークであるSkullGANに供給した。 合成頭蓋骨画像は, 頭蓋密度比(SDR), 平均厚さ, 平均強度の3つの定量的特徴に基づいて評価した。 さらに t-distributed stochastic neighbor embedded (t-SNE) を用いて解析し, SkullGAN 識別器を分類器として適用した。 その結果,SkullGANにより生成された画像は,実際の頭蓋骨に類似した定量的な特徴を示した。 さらに、SkullGANの判別器を適用し、SkullGANの判別器は実頭蓋骨画像の56.5%、SkullGAN生成画像の55.9%を実数として分類し(理論的最適値50%)、SkullGAN生成した頭蓋骨セットが実頭蓋骨セットと区別できないことを示した。 そのため、SkullGANは人間の頭蓋骨を含む医療応用のためのニューラルネットワークのトレーニングに必要な大量の合成頭蓋骨CTセグメントを生成することができる。 これにより、アクセス、資本、時間、ドメイン専門知識の必要性など、大規模で高品質なトレーニングデータセットの作成に伴う課題が軽減される。

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