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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