論文の概要: Generating 3D Brain Tumor Regions in MRI using Vector-Quantization Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01251v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 14:39:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 21:20:10.834379
• Title: Generating 3D Brain Tumor Regions in MRI using Vector-Quantization Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: ベクトル量子化によるMRIの3次元脳腫瘍領域の生成
• Authors: Meng Zhou, Matthias W Wagner, Uri Tabori, Cynthia Hawkins, Birgit B Ertl-Wagner, Farzad Khalvati
• Abstract要約: 本稿では、ベクトル量子化GANとマスクトークンモデリングを取り入れたトランスフォーマーを用いて、高分解能で多様な3次元脳腫瘍ROIを生成する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,MRIでまれな脳腫瘍の正確な診断を容易にする可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.380977479547755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image analysis has significantly benefited from advancements in deep learning, particularly in the application of Generative Adversarial Networks (GANs) for generating realistic and diverse images that can augment training datasets. However, the effectiveness of such approaches is often limited by the amount of available data in clinical settings. Additionally, the common GAN-based approach is to generate entire image volumes, rather than solely the region of interest (ROI). Research on deep learning-based brain tumor classification using MRI has shown that it is easier to classify the tumor ROIs compared to the entire image volumes. In this work, we present a novel framework that uses vector-quantization GAN and a transformer incorporating masked token modeling to generate high-resolution and diverse 3D brain tumor ROIs that can be directly used as augmented data for the classification of brain tumor ROI. We apply our method to two imbalanced datasets where we augment the minority class: (1) the Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge (BraTS) 2019 dataset to generate new low-grade glioma (LGG) ROIs to balance with high-grade glioma (HGG) class; (2) the internal pediatric LGG (pLGG) dataset tumor ROIs with BRAF V600E Mutation genetic marker to balance with BRAF Fusion genetic marker class. We show that the proposed method outperforms various baseline models in both qualitative and quantitative measurements. The generated data was used to balance the data in the brain tumor types classification task. Using the augmented data, our approach surpasses baseline models by 6.4% in AUC on the BraTS 2019 dataset and 4.3% in AUC on our internal pLGG dataset. The results indicate the generated tumor ROIs can effectively address the imbalanced data problem. Our proposed method has the potential to facilitate an accurate diagnosis of rare brain tumors using MRI scans.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析は,特にGAN(Generative Adversarial Networks)を用いて,トレーニングデータセットを拡張可能な,現実的で多様な画像を生成することによって,ディープラーニングの進歩の大きな恩恵を受けている。 しかし、そのようなアプローチの有効性は、臨床現場で利用可能なデータ量によって制限されることが多い。 さらに、GANベースの一般的なアプローチは、関心領域(ROI)のみではなく、イメージボリューム全体を生成することである。 MRIを用いた深層学習に基づく脳腫瘍分類の研究により,腫瘍のROIを画像全体と比較して分類しやすくなった。 本研究では,ベクトル量子化GANとマスクトークンモデリングを取り入れたトランスフォーマーを用いて,高分解能で多様な3次元脳腫瘍ROIを生成し,脳腫瘍ROIの分類のための拡張データとして直接使用できる新しいフレームワークを提案する。 本手法をマイノリティクラスを拡大する2つの非バランスなデータセットに適用し,(1)高次グリオーマ (HGG) クラスとバランスをとるために新しい低次グリオーマ (LGG) ROIを生成するためのBraTS (Multimodal Brain tumor Segmentation Challenge) 2019データセット,(2)内科LGG (pLGG) データセット ROI とBRAF V600E 変異遺伝子マーカーを併用してBRAF Fusion 遺伝子マーカークラスとバランスをとる。 提案手法は,質的および定量的な測定において,様々なベースラインモデルに勝ることを示す。 生成されたデータは、脳腫瘍の分類タスクにおけるデータのバランスをとるために使用された。 拡張データを使用することで、BraTS 2019データセットではAUCが6.4%、内部のpLGGデータセットでは4.3%のベースラインモデルを超えています。 その結果, 腫瘍ROIは不均衡なデータ問題に効果的に対処できることが示唆された。 提案手法は,MRIでまれな脳腫瘍の正確な診断を容易にする可能性がある。

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