論文の概要: Three-dimensional Bone Image Synthesis with Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17216v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 08:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 21:32:52.232091
• Title: Three-dimensional Bone Image Synthesis with Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成逆ネットワークを用いた3次元骨画像合成
• Authors: Christoph Angermann and Johannes Bereiter-Payr and Kerstin Stock and Markus Haltmeier and Gerald Degenhart
• Abstract要約: 本研究は,高分解能医用量を生成するために,3次元生成対向ネットワーク(GAN)を効率的に訓練できることを実証する。 GANインバージョンは3次元設定のために実装され、モデル解釈可能性に関する広範な研究に使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.499907423888049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image processing has been highlighted as an area where deep learning-based models have the greatest potential. However, in the medical field in particular, problems of data availability and privacy are hampering research progress and thus rapid implementation in clinical routine. The generation of synthetic data not only ensures privacy, but also allows to \textit{draw} new patients with specific characteristics, enabling the development of data-driven models on a much larger scale. This work demonstrates that three-dimensional generative adversarial networks (GANs) can be efficiently trained to generate high-resolution medical volumes with finely detailed voxel-based architectures. In addition, GAN inversion is successfully implemented for the three-dimensional setting and used for extensive research on model interpretability and applications such as image morphing, attribute editing and style mixing. The results are comprehensively validated on a database of three-dimensional HR-pQCT instances representing the bone micro-architecture of the distal radius.
• Abstract（参考訳）: 医用画像処理は、ディープラーニングベースのモデルが最大の可能性を持つ領域として強調されている。 しかし、特に医療分野では、データ可用性とプライバシの問題が研究の進展を妨げ、臨床業務における迅速な実施を妨げている。 合成データの生成は、プライバシを保証するだけでなく、特定の特徴を持つ新規の患者に対しても、より大規模なデータ駆動モデルの開発を可能にする。 本研究は,3次元生成対向ネットワーク(GAN)を効率よく訓練し,詳細なボキセルアーキテクチャを用いて高分解能な医療ボリュームを生成できることを実証する。 さらに,GANのインバージョンは3次元設定に成功し,モデル解釈可能性や画像モーフィング,属性編集,スタイルミキシングといった応用の広範な研究に利用されている。 この結果は遠位端の骨のマイクロ構造を表す3次元hr-pqctインスタンスのデータベース上で包括的に検証される。

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