論文の概要: Synthetic Brain Images: Bridging the Gap in Brain Mapping With Generative Adversarial Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08703v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 05:06:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 19:11:57.981307
- Title: Synthetic Brain Images: Bridging the Gap in Brain Mapping With Generative Adversarial Model
- Title(参考訳): 合成脳画像:生成的対立モデルによる脳マッピングにおけるギャップを埋める
- Authors: Drici Mourad, Kazeem Oluwakemi Oseni,
- Abstract要約: 本研究では,高忠実かつ現実的なMRI画像スライス作成にDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) を用いることを検討した。
判別器ネットワークは、生成されたスライスと実際のスライスを区別するが、ジェネレータネットワークは、現実的なMRI画像スライスを合成することを学ぶ。
ジェネレータは、敵のトレーニングアプローチを通じて、実際のMRIデータを忠実に模倣するスライスを生成する能力を向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a vital modality for gaining precise anatomical information, and it plays a significant role in medical imaging for diagnosis and therapy planning. Image synthesis problems have seen a revolution in recent years due to the introduction of deep learning techniques, specifically Generative Adversarial Networks (GANs). This work investigates the use of Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) for producing high-fidelity and realistic MRI image slices. The suggested approach uses a dataset with a variety of brain MRI scans to train a DCGAN architecture. While the discriminator network discerns between created and real slices, the generator network learns to synthesise realistic MRI image slices. The generator refines its capacity to generate slices that closely mimic real MRI data through an adversarial training approach. The outcomes demonstrate that the DCGAN promise for a range of uses in medical imaging research, since they show that it can effectively produce MRI image slices if we train them for a consequent number of epochs. This work adds to the expanding corpus of research on the application of deep learning techniques for medical image synthesis. The slices that are could be produced possess the capability to enhance datasets, provide data augmentation in the training of deep learning models, as well as a number of functions are made available to make MRI data cleaning easier, and a three ready to use and clean dataset on the major anatomical plans.
- Abstract(参考訳): 磁気共鳴イメージング(MRI)は、正確な解剖情報を得るための重要なモダリティであり、診断と治療計画のための医療画像において重要な役割を果たす。
画像合成問題は近年,ディープラーニング技術,特にGAN(Generative Adversarial Networks)の導入により,革命を遂げている。
本研究では,高忠実かつ現実的なMRI画像スライス作成にDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) を用いることを検討した。
提案するアプローチでは、さまざまな脳MRIスキャンを備えたデータセットを使用して、DCGANアーキテクチャをトレーニングする。
判別器ネットワークは、生成されたスライスと実際のスライスを区別するが、ジェネレータネットワークは、現実的なMRI画像スライスを合成することを学ぶ。
ジェネレータは、敵のトレーニングアプローチを通じて、実際のMRIデータを忠実に模倣するスライスを生成する能力を向上させる。
この結果は、DCGANが医療画像研究に様々な用途を約束していることを示している。
この研究は、深層学習技術の医療画像合成への応用に関する研究の活発化に寄与する。
生成可能なスライスには、データセットの強化、ディープラーニングモデルのトレーニングにおけるデータ拡張、MRIデータのクリーニングを容易にする機能の提供、主要な解剖学的計画におけるデータセットの使用とクリーン化の準備ができている3つの機能が含まれている。
関連論文リスト
- An Ensemble Approach for Brain Tumor Segmentation and Synthesis [0.12777007405746044]
磁気共鳴イメージング(MRI)における機械学習の統合は、信じられないほど効果的であることが証明されている。
ディープラーニングモデルは、複雑なデータの複雑な詳細をキャプチャするために、複数の処理層を利用する。
本稿では,最先端アーキテクチャを組み込んだディープラーニングフレームワークを提案し,精度の高いセグメンテーションを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T17:28:51Z) - Towards General Text-guided Image Synthesis for Customized Multimodal Brain MRI Generation [51.28453192441364]
マルチモーダル脳磁気共鳴(MR)イメージングは神経科学や神経学において不可欠である。
現在のMR画像合成アプローチは、通常、特定のタスクのための独立したデータセットで訓練される。
テキスト誘導ユニバーサルMR画像合成モデルであるTUMSynについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T11:14:47Z) - fMRI-PTE: A Large-scale fMRI Pretrained Transformer Encoder for
Multi-Subject Brain Activity Decoding [54.17776744076334]
本稿では,fMRI事前学習のための革新的オートエンコーダであるfMRI-PTEを提案する。
我々のアプローチでは、fMRI信号を統合された2次元表現に変換し、次元の整合性を確保し、脳の活動パターンを保存する。
コントリビューションには、fMRI-PTEの導入、革新的なデータ変換、効率的なトレーニング、新しい学習戦略、そして我々のアプローチの普遍的な適用性が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T07:24:22Z) - Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via
Generative Adversarial Network in small sample size settings [49.84018914962972]
磁気共鳴イメージング(MRI)のクロスモーダル増強と、同じ組織サンプルに基づく顕微鏡イメージングが期待できる。
コンディショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワーク (cGAN) アーキテクチャを用いて, コーパス・カロサムのMRI画像から顕微鏡組織像を生成する方法を検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T13:58:53Z) - CMRxRecon: An open cardiac MRI dataset for the competition of
accelerated image reconstruction [62.61209705638161]
ディープラーニングベースのCMRイメージングアルゴリズムへの関心が高まっている。
ディープラーニング手法は大規模なトレーニングデータセットを必要とする。
このデータセットには300人の被験者のマルチコントラスト、マルチビュー、マルチスライス、マルチコイルCMRイメージングデータが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T15:14:42Z) - Generative Adversarial Networks for Brain Images Synthesis: A Review [2.609784101826762]
医用画像において、画像合成とは、ある画像(シーケンス、モダリティ)を別の画像(シーケンス、モダリティ)から推定する過程である。
GAN(Generative Adversarial Network)は、GAN(Generative-based Deep Learning)の一種。
我々は,CTからPETへの画像合成,CTからMRIへの画像合成,PETへの画像合成,およびその逆を含む最近のGANの展開を要約した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T17:28:06Z) - Edge-Enhanced Dual Discriminator Generative Adversarial Network for Fast
MRI with Parallel Imaging Using Multi-view Information [10.616409735438756]
高速なマルチチャンネルMRI再構成のための並列画像結合型二重判別器生成対向ネットワーク(PIDD-GAN)を提案する。
1つの判別器は全体像再構成に使用され、もう1つはエッジ情報の強化に責任がある。
以上の結果から,PIDD-GANは良質なMR画像と良好な保存エッジ情報を提供することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T10:49:26Z) - Deep Transfer Learning for Brain Magnetic Resonance Image Multi-class
Classification [0.6117371161379209]
我々は、Deep Transfer Learningを用いて脳MRI画像中の腫瘍の多重分類を行うフレームワークを開発した。
新たなデータセットと2つの公開MRI脳データセットを使用して、提案手法は86.40%の精度で分類された。
本研究は,脳腫瘍のマルチクラス化タスクにおいて,トランスファーラーニングのためのフレームワークが有用かつ効果的な方法であることを示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-14T12:19:27Z) - Adaptive Gradient Balancing for UndersampledMRI Reconstruction and
Image-to-Image Translation [60.663499381212425]
本研究では,新しい適応勾配バランス手法を併用したwasserstein生成逆ネットワークを用いて,画質の向上を図る。
MRIでは、他の技術よりも鮮明な画像を生成する高品質の再構築を維持しながら、アーティファクトを最小限に抑えます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-05T13:05:22Z) - SAG-GAN: Semi-Supervised Attention-Guided GANs for Data Augmentation on
Medical Images [47.35184075381965]
本稿では,GAN(Cycle-Consistency Generative Adversarial Networks)を用いた医用画像生成のためのデータ拡張手法を提案する。
提案モデルでは,正常画像から腫瘍画像を生成することができ,腫瘍画像から正常画像を生成することもできる。
本研究では,従来のデータ拡張手法と合成画像を用いた分類モデルを用いて,実画像を用いた分類モデルを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-15T14:01:24Z) - EEG to fMRI Synthesis: Is Deep Learning a candidate? [0.913755431537592]
この研究は、脳波(EEG)ビューデータからfMRIデータを合成するために、Neural Processingから最先端の原理を使用する方法について、初めて包括的な情報を提供する。
オートエンコーダ,ジェネレータネットワーク,ペアワイズラーニングなど,最先端の合成手法の比較を行った。
結果は、fMRI脳画像マッピングに対する脳波の実現可能性を強調し、機械学習における現在の進歩の役割を指摘し、パフォーマンスをさらに向上するために、今後のコントリビューションの関連性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T16:29:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。