Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Brain Tumor Inpainting with Generative Models

論文の概要: Advancing Brain Tumor Inpainting with Generative Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01509v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 15:43:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-05 14:39:32.910452
Title: Advancing Brain Tumor Inpainting with Generative Models
Title（参考訳）: 生成モデルによる脳腫瘍の進展
Authors: Ruizhi Zhu, Xinru Zhang, Haowen Pang, Chundan Xu, Chuyang Ye
Abstract要約: 病気の脳スキャンから健康な脳スキャンを合成することは、汎用アルゴリズムの限界に対処するための潜在的な解決策となる。本研究は,3次元磁気共鳴画像(MRI)データの要求を満たすために,3次元インペイントタスクと2次元インペイント手法の適用について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Synthesizing healthy brain scans from diseased brain scans offers a potential solution to address the limitations of general-purpose algorithms, such as tissue segmentation and brain extraction algorithms, which may not effectively handle diseased images. We consider this a 3D inpainting task and investigate the adaptation of 2D inpainting methods to meet the requirements of 3D magnetic resonance imaging(MRI) data. Our contributions encompass potential modifications tailored to MRI-specific needs, and we conducted evaluations of multiple inpainting techniques using the BraTS2023 Inpainting datasets to assess their efficacy and limitations.
Abstract（参考訳）: 病気の脳スキャンから健康な脳スキャンを合成することは、組織セグメント化や脳抽出アルゴリズムといった汎用アルゴリズムの限界に対処する潜在的な解決策を提供する。本研究は,3次元磁気共鳴画像(MRI)データの要求を満たすために,3次元インペイントタスクと2次元インペイント手法の適用について検討する。また,BraTS2023 Inpaintingデータセットを用いて複数の塗布技術の評価を行い,その有効性と限界について検討した。

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