論文の概要: A Fast and Computationally Inexpensive Method For Image Translation of 3D Volume Patient Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09218v2
• Date: Tue, 20 Aug 2024 08:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-21 18:39:27.989949
• Title: A Fast and Computationally Inexpensive Method For Image Translation of 3D Volume Patient Data
• Title（参考訳）: 3次元ボリューム患者の画像翻訳のための高速で計算上不便な方法
• Authors: Cho Yang,
• Abstract要約: 本稿では,SynthRAD Grand Challengeデータセット上で,SEM法を用いてCycleGANを訓練した。 モデル性能は,PSNR,SSIM,MAE,MSEなどの定量的性能指標を用いて質的,定量的に評価した。 本稿では,FQGA(Fast Paired Image-to- Image Translation Quarter-Generator Adversary)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CycleGAN was trained on SynthRAD Grand Challenge Dataset using the single-epoch modification (SEM) method proposed in this paper which is referred to as (CycleGAN-single) compared to the usual method of training CycleGAN on around 200 epochs (CycleGAN-multi). Model performance were evaluated qualitatively and quantitatively with quantitative performance metrics like PSNR, SSIM, MAE and MSE. The consideration of both quantitative and qualitative performance when evaluating a model is unique to certain image-translation tasks like medical imaging as detailed in this paper. Also, this paper shows that good quantitative performance does not always imply good qualitative performance and the converse is also not always True (i.e. good qualitative performance does not always imply good quantitative performance). This paper also proposes FQGA (Fast Paired Image-to-Image Translation Quarter-Generator Adversary) Model which has 1/4 the number of parameters compared to CycleGAN (when comparing their Generator Models). FQGA outperforms CycleGAN qualitatively and quantitatively even only after training on 20 epochs. Finally, using SEM method on FQGA allowed it to again outperform CycleGAN both quantitatively and qualitatively. These performance gains with fewer model parameters and time savings from running fewer epochs may also be applicable to other image-to-image translation tasks in Machine Learning apart from the Medical image-translation task discussed in this paper between Cone Beam Computed Tomography (CBCT) and Computed Tomography (CT) images.
• Abstract（参考訳）: 今回提案したSynthRAD Grand Challenge Datasetでは,CycleGAN-single (CycleGAN-single) と呼ばれるシングルエポック修正(SEM)法を用いて,約200エポック(CycleGAN-multi)でのCycleGAN訓練法と比較した。 モデル性能は,PSNR,SSIM,MAE,MSEなどの定量的性能指標を用いて質的,定量的に評価した。 本論文では, モデル評価における定量的および定性的性能の両面について, 医用画像などの画像翻訳作業に特有な考察を述べる。 また,良質な量的性能は必ずしも良質な量的性能を示唆するものではなく,逆は常に真であるとは限らない(つまり,良質な量的性能は必ずしも良質な量的性能を示唆するものではない)。 本稿では,FQGA(Fast Paired Image-to- Image Translation Quarter-Generator Adversary)モデルを提案する。 FQGAは、20エポックのトレーニング後にのみ、CycleGANを質的に、定量的に上回る。 最後に、FQGA上でSEM法を用いることで、CycleGANを定量的にも質的にも再び上回ることができる。 本論文で論じる医療画像翻訳タスクとは別として, モデルパラメータの削減とエポックの削減による時間節約が, 機械学習における他の画像・画像翻訳タスクにも応用できる可能性がある。

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