Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Medical Imaging with GANs Synthesizing Realistic Images from Limited Data

論文の概要: Enhancing Medical Imaging with GANs Synthesizing Realistic Images from Limited Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18547v1
Date: Wed, 22 May 2024 23:32:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 06:12:00.594825
Title: Enhancing Medical Imaging with GANs Synthesizing Realistic Images from Limited Data
Title（参考訳）: 限られたデータから現実像を合成するGANによる医用イメージングの強化
Authors: Yinqiu Feng, Bo Zhang, Lingxi Xiao, Yutian Yang, Tana Gegen, Zexi Chen,
Abstract要約: 本稿では,GANを用いた医用画像の合成手法を提案する。提案手法は,医療用医用画像データの限られた量で訓練しても,リアルな合成画像を生成できることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7304751266416747
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this research, we introduce an innovative method for synthesizing medical images using generative adversarial networks (GANs). Our proposed GANs method demonstrates the capability to produce realistic synthetic images even when trained on a limited quantity of real medical image data, showcasing commendable generalization prowess. To achieve this, we devised a generator and discriminator network architecture founded on deep convolutional neural networks (CNNs), leveraging the adversarial training paradigm for model optimization. Through extensive experimentation across diverse medical image datasets, our method exhibits robust performance, consistently generating synthetic images that closely emulate the structural and textural attributes of authentic medical images.
Abstract（参考訳）: 本研究では,GANを用いた医用画像の合成手法を提案する。提案手法は,限られた医療用画像データに基づいて訓練しても,現実的な合成画像を生成する能力を示すものである。そこで我々は,モデル最適化のための対角的トレーニングパラダイムを活用した,深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくジェネレータと識別器ネットワークアーキテクチャを考案した。各種医用画像データセットの広範な実験を通じて,本手法は,医用画像の構造的およびテクスチャ的特性を密にエミュレートした,一貫して合成画像を生成する。

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