Fugu-MT 論文翻訳(概要): HAGAN: Hybrid Augmented Generative Adversarial Network for Medical Image Synthesis

論文の概要: HAGAN: Hybrid Augmented Generative Adversarial Network for Medical Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04902v1
Date: Wed, 8 May 2024 09:13:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-09 14:54:31.167955
Title: HAGAN: Hybrid Augmented Generative Adversarial Network for Medical Image Synthesis
Title（参考訳）: HAGAN: 医用画像合成のためのハイブリッドAugmented Generative Adversarial Network
Authors: Zhihan Ju, Wanting Zhou, Longteng Kong, Yu Chen, Yi Li, Zhenan Sun, Caifeng Shan,
Abstract要約: 組織と組織細胞の信頼性を維持するために,Hybrid Augmented Generative Adrial Network (HAGAN)を提案する。 HAGANには、アテンション混合(AttnMix)ジェネレータ、階層ディスクリミネータ、およびディスクリミネータとジェネレータ間のリバーススキップ接続が含まれている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.3485363570488
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical Image Synthesis (MIS) plays an important role in the intelligent medical field, which greatly saves the economic and time costs of medical diagnosis. However, due to the complexity of medical images and similar characteristics of different tissue cells, existing methods face great challenges in meeting their biological consistency. To this end, we propose the Hybrid Augmented Generative Adversarial Network (HAGAN) to maintain the authenticity of structural texture and tissue cells. HAGAN contains Attention Mixed (AttnMix) Generator, Hierarchical Discriminator and Reverse Skip Connection between Discriminator and Generator. The AttnMix consistency differentiable regularization encourages the perception in structural and textural variations between real and fake images, which improves the pathological integrity of synthetic images and the accuracy of features in local areas. The Hierarchical Discriminator introduces pixel-by-pixel discriminant feedback to generator for enhancing the saliency and discriminance of global and local details simultaneously. The Reverse Skip Connection further improves the accuracy for fine details by fusing real and synthetic distribution features. Our experimental evaluations on three datasets of different scales, i.e., COVID-CT, ACDC and BraTS2018, demonstrate that HAGAN outperforms the existing methods and achieves state-of-the-art performance in both high-resolution and low-resolution.
Abstract（参考訳）: 医用画像合成(MIS)は、医学診断の経済的・時間的コストを大幅に削減する知的医療分野において重要な役割を担っている。しかし、医用画像の複雑さや組織細胞の類似した特徴により、既存の手法は生物学的に整合性を満たす上で大きな課題に直面している。そこで本研究では,構造テクスチャと組織細胞の信頼性を維持するために,HAGAN(Hybrid Augmented Generative Adversarial Network)を提案する。 HAGANには、アテンション混合(AttnMix)ジェネレータ、階層ディスクリミネータ、およびディスクリミネータとジェネレータ間のリバーススキップ接続が含まれている。 AttnMixの一貫性の相違可能な正規化は、実画像と偽画像の間の構造的およびテクスチャ的変化の知覚を促進する。 Hierarchical Discriminatorは、グローバルおよびローカル詳細の正当性と識別性を同時に向上するジェネレータにピクセル・バイ・ピクセル識別フィードバックを導入している。 Reverse Skip Connectionは、実際の分布と合成分布の特徴を融合することにより、細部における精度をさらに向上する。 HAGANが既存の手法より優れ,高分解能と低分解能の両方で最先端の性能を達成することを実証した。

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