論文の概要: How Good Are Synthetic Medical Images? An Empirical Study with Lung Ultrasound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03608v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 15:42:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 15:43:43.691854
• Title: How Good Are Synthetic Medical Images? An Empirical Study with Lung Ultrasound
• Title（参考訳）: 合成医療画像の良さは? 肺超音波による経験的研究
• Authors: Menghan Yu, Sourabh Kulhare, Courosh Mehanian, Charles B Delahunt, Daniel E Shea, Zohreh Laverriere, Ishan Shah, Matthew P Horning
• Abstract要約: 生成モデルを使用して合成トレーニングデータを追加することで、データの不足に対処するための低コストな方法が提供される。 合成データと実データの両方によるトレーニングは、実データのみによるトレーニングよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3312417881789094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acquiring large quantities of data and annotations is known to be effective for developing high-performing deep learning models, but is difficult and expensive to do in the healthcare context. Adding synthetic training data using generative models offers a low-cost method to deal effectively with the data scarcity challenge, and can also address data imbalance and patient privacy issues. In this study, we propose a comprehensive framework that fits seamlessly into model development workflows for medical image analysis. We demonstrate, with datasets of varying size, (i) the benefits of generative models as a data augmentation method; (ii) how adversarial methods can protect patient privacy via data substitution; (iii) novel performance metrics for these use cases by testing models on real holdout data. We show that training with both synthetic and real data outperforms training with real data alone, and that models trained solely with synthetic data approach their real-only counterparts. Code is available at https://github.com/Global-Health-Labs/US-DCGAN.
• Abstract（参考訳）: 大量のデータやアノテーションを取得することは、ハイパフォーマンスなディープラーニングモデルの開発に有効であることは知られているが、医療現場で実施するのは困難で費用がかかる。 生成モデルを用いた合成トレーニングデータの追加は、データ不足の課題を効果的に扱うための低コストな方法であり、データの不均衡や患者のプライバシの問題にも対処できる。 本研究では,医療画像解析のためのモデル開発ワークフローにシームレスに適合する包括的フレームワークを提案する。 さまざまなサイズのデータセットで実証します。 (i)データ拡張法としての生成モデルの利点 (ii)データ置換による患者プライバシ保護の方法 (iii)実際のホールドアウトデータ上でモデルをテストすることにより、これらのユースケースでの新しいパフォーマンス指標を得る。 合成データと実データの両方によるトレーニングは、実際のデータだけでのトレーニングよりも優れており、合成データのみによるトレーニングは、実データにのみアプローチする。 コードはhttps://github.com/Global-Health-Labs/US-DCGANで入手できる。

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