Fugu-MT 論文翻訳(概要): AV-GAN: Attention-Based Varifocal Generative Adversarial Network for Uneven Medical Image Translation

論文の概要: AV-GAN: Attention-Based Varifocal Generative Adversarial Network for Uneven Medical Image Translation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10714v1
Date: Tue, 16 Apr 2024 16:43:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 16:05:12.899258
Title: AV-GAN: Attention-Based Varifocal Generative Adversarial Network for Uneven Medical Image Translation
Title（参考訳）: AV-GAN:不均一な医用画像翻訳のためのアテンションベース可変共役変換ネットワーク
Authors: Zexin Li, Yiyang Lin, Zijie Fang, Shuyan Li, Xiu Li,
Abstract要約: 我々は,翻訳難易度の高い領域に適応できるアテンションベースキー領域選択モジュールを開発した。次に、これらの領域を複数の解像度で翻訳するVarifocal Moduleを開発する。実験の結果,提案したAV-GANは既存の画像翻訳法よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.665817446819386
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Different types of staining highlight different structures in organs, thereby assisting in diagnosis. However, due to the impossibility of repeated staining, we cannot obtain different types of stained slides of the same tissue area. Translating the slide that is easy to obtain (e.g., H&E) to slides of staining types difficult to obtain (e.g., MT, PAS) is a promising way to solve this problem. However, some regions are closely connected to other regions, and to maintain this connection, they often have complex structures and are difficult to translate, which may lead to wrong translations. In this paper, we propose the Attention-Based Varifocal Generative Adversarial Network (AV-GAN), which solves multiple problems in pathologic image translation tasks, such as uneven translation difficulty in different regions, mutual interference of multiple resolution information, and nuclear deformation. Specifically, we develop an Attention-Based Key Region Selection Module, which can attend to regions with higher translation difficulty. We then develop a Varifocal Module to translate these regions at multiple resolutions. Experimental results show that our proposed AV-GAN outperforms existing image translation methods with two virtual kidney tissue staining tasks and improves FID values by 15.9 and 4.16 respectively in the H&E-MT and H&E-PAS tasks.
Abstract（参考訳）: 異なる種類の染色は、臓器の異なる構造を強調し、診断を助ける。しかし, 繰り返し染色が不可能なため, 同じ組織領域の染色スライスの種類が異なるわけにはいかない。入手し易いスライド(例えば、H&E)を、入手し難い染色タイプのスライド(例えば、MT、PAS)に翻訳することは、この問題を解決するための有望な方法である。しかし、いくつかの地域は他の地域と密接に結びついており、この関係を維持するために、しばしば複雑な構造を持ち、翻訳が困難であり、誤った翻訳につながる可能性がある。本稿では,異なる領域における不均一な翻訳困難,複数解像度情報の相互干渉,核変形といった,病理画像翻訳タスクにおける複数の問題を解消するアテンションベースVarifocal Generative Adversarial Network (AV-GAN)を提案する。具体的には,翻訳難易度の高い領域に適応できるアテンションベースキーリージョン選択モジュールを開発する。次に、これらの領域を複数の解像度で翻訳するVarifocal Moduleを開発する。 AV-GANは2つの仮想腎臓組織染色タスクで既存の画像翻訳方法より優れており、H&E-MTタスクとH&E-PASタスクでそれぞれ15.9と4.16のFID値が改善されている。

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