論文の概要: Deep Generative Networks for Heterogeneous Augmentation of Cranial Defects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04883v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 11:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 14:02:56.693095
• Title: Deep Generative Networks for Heterogeneous Augmentation of Cranial Defects
• Title（参考訳）: 頭蓋骨欠損の異種増強のための深層生成ネットワーク
• Authors: Kamil Kwarciak and Marek Wodzinski
• Abstract要約: 我々は、互換性のある欠陥のある数十万の欠陥頭蓋骨を生成することができることを示した。 生成された頭蓋骨は、実際の医療に対するパーソナライズされた頭蓋インプラントの自動設計を改善する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15720523553334917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The design of personalized cranial implants is a challenging and tremendous task that has become a hot topic in terms of process automation with the use of deep learning techniques. The main challenge is associated with the high diversity of possible cranial defects. The lack of appropriate data sources negatively influences the data-driven nature of deep learning algorithms. Hence, one of the possible solutions to overcome this problem is to rely on synthetic data. In this work, we propose three volumetric variations of deep generative models to augment the dataset by generating synthetic skulls, i.e. Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty (WGAN-GP), WGAN-GP hybrid with Variational Autoencoder pretraining (VAE/WGAN-GP) and Introspective Variational Autoencoder (IntroVAE). We show that it is possible to generate dozens of thousands of defective skulls with compatible defects that achieve a trade-off between defect heterogeneity and the realistic shape of the skull. We evaluate obtained synthetic data quantitatively by defect segmentation with the use of V-Net and qualitatively by their latent space exploration. We show that the synthetically generated skulls highly improve the segmentation process compared to using only the original unaugmented data. The generated skulls may improve the automatic design of personalized cranial implants for real medical cases.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた頭蓋インプラントの設計は、深層学習技術を用いたプロセス自動化という観点でホットな話題となっている、挑戦的で壮大な課題である。 主な課題は、可能性のある頭蓋骨の欠陥の多様性である。 適切なデータソースの欠如は、ディープラーニングアルゴリズムのデータ駆動性に悪影響を及ぼす。 したがって、この問題を克服する可能な解決策の1つは、合成データに依存することである。 本研究では,勾配ペナルティ(wgan-gp),変分オートエンコーダプリトレイン(vae/wgan-gp),イントロスペクティブ変分オートエンコーダ(introvae)を用いたwgan-gpハイブリッド(wgan-gp)の合成頭蓋骨を生成することにより,データセットを増強する深層生成モデルの3つのボリューム変動を提案する。 欠陥不均一性と頭蓋の現実的な形状とのトレードオフを達成できるような、互換性のある欠陥のある数十万の欠陥頭蓋骨を生成することが可能である。 得られた合成データをv-netを用いた欠陥分割により定量的に評価し,潜在空間探査により定性的に評価した。 人工的に生成した頭蓋骨は, 元の未発表データのみを用いた場合に比べて, セグメンテーション過程を高度に改善することを示す。 生成された頭蓋骨は、実際の医療に対するパーソナライズされた頭蓋インプラントの自動設計を改善する可能性がある。

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