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。
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- 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。
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