論文の概要: Focus on Content not Noise: Improving Image Generation for Nuclei Segmentation by Suppressing Steganography in CycleGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01769v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 13:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 13:58:23.011734
• Title: Focus on Content not Noise: Improving Image Generation for Nuclei Segmentation by Suppressing Steganography in CycleGAN
• Title（参考訳）: ノイズのないコンテンツに注目して:サイクガンのステガノグラフィ抑制による核セグメンテーションのための画像生成の改善
• Authors: Jonas Utz, Tobias Weise, Maja Schlereth, Fabian Wagner, Mareike Thies, Mingxuan Gu, Stefan Uderhardt, Katharina Breininger
• Abstract要約: 本稿では,DCTに基づく低域通過フィルタリングを用いて,ステガノグラフィーと呼ばれる隠れショートカット情報を生成画像から除去することを提案する。 我々はF1スコアの5.4ポイントをバニラサイクロンと比較して改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.564260789348333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Annotating nuclei in microscopy images for the training of neural networks is a laborious task that requires expert knowledge and suffers from inter- and intra-rater variability, especially in fluorescence microscopy. Generative networks such as CycleGAN can inverse the process and generate synthetic microscopy images for a given mask, thereby building a synthetic dataset. However, past works report content inconsistencies between the mask and generated image, partially due to CycleGAN minimizing its loss by hiding shortcut information for the image reconstruction in high frequencies rather than encoding the desired image content and learning the target task. In this work, we propose to remove the hidden shortcut information, called steganography, from generated images by employing a low pass filtering based on the DCT. We show that this increases coherence between generated images and cycled masks and evaluate synthetic datasets on a downstream nuclei segmentation task. Here we achieve an improvement of 5.4 percentage points in the F1-score compared to a vanilla CycleGAN. Integrating advanced regularization techniques into the CycleGAN architecture may help mitigate steganography-related issues and produce more accurate synthetic datasets for nuclei segmentation.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのトレーニングのための顕微鏡画像のアノテーティングは、専門家の知識を必要とし、特に蛍光顕微鏡において、星間および星間変動に苦しむ面倒な作業である。 cycleganのような生成ネットワークは、プロセスを反転させ、所定のマスクの合成顕微鏡画像を生成し、合成データセットを構築することができる。 しかし、過去の作品では、所望の画像内容のエンコードや対象課題の学習よりも、高頻度で画像再構成のためのショートカット情報を隠蔽して損失を最小化することで、マスクと生成画像との間のコンテンツの不一致を報告している。 本研究では,DCTに基づく低域通過フィルタリングを用いて,ステガノグラフィーと呼ばれる隠れショートカット情報を生成画像から除去することを提案する。 生成した画像と周期マスクのコヒーレンスを高め、下流核分割タスクにおける合成データセットを評価する。 ここでは,F1スコアの5.4ポイントをバニラサイクルGANと比較して改善する。 高度な正則化技術をCycleGANアーキテクチャに統合することは、ステガノグラフィーに関連する問題を緩和し、核分割のためのより正確な合成データセットを生成するのに役立つ。

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