Fugu-MT 論文翻訳(概要): GaNDLF-Synth: A Framework to Democratize Generative AI for (Bio)Medical Imaging

論文の概要: GaNDLF-Synth: A Framework to Democratize Generative AI for (Bio)Medical Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00173v1
Date: Mon, 30 Sep 2024 19:25:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 10:14:04.694782
Title: GaNDLF-Synth: A Framework to Democratize Generative AI for (Bio)Medical Imaging
Title（参考訳）: GaNDLF-Synth:(バイオ)医療画像のための生成AIを民主化するフレームワーク
Authors: Sarthak Pati, Szymon Mazurek, Spyridon Bakas,
Abstract要約: Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、AIの分野であり、既存のデータから新しいデータサンプルを作成する。本稿では、GenAIの背景とモチベーションを考察し、GANDLF- Synth(Generally Nuanced Deep Learning Framework for Synthesis)を紹介する。 GaNDLF- Synthは、オートエンコーダ、生成逆数ネットワーク、合成モデルなど、様々なアルゴリズムの統一的な抽象化を記述する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36638033546156024
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) is a field of AI that creates new data samples from existing ones. It utilizing deep learning to overcome the scarcity and regulatory constraints of healthcare data by generating new data points that integrate seamlessly with original datasets. This paper explores the background and motivation for GenAI, and introduces the Generally Nuanced Deep Learning Framework for Synthesis (GaNDLF-Synth) to address a significant gap in the literature and move towards democratizing the implementation and assessment of image synthesis tasks in healthcare. GaNDLF-Synth describes a unified abstraction for various synthesis algorithms, including autoencoders, generative adversarial networks, and diffusion models. Leveraging the GANDLF-core framework, it supports diverse data modalities and distributed computing, ensuring scalability and reproducibility through extensive unit testing. The aim of GaNDLF-Synth is to lower the entry barrier for GenAI, and make it more accessible and extensible by the wider scientific community.
Abstract（参考訳）: Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、AIの分野であり、既存のデータから新しいデータサンプルを作成する。ディープラーニングを活用して、オリジナルのデータセットとシームレスに統合された新しいデータポイントを生成することで、医療データの不足と規制の制約を克服する。本稿では、GenAIの背景とモチベーションを考察し、医療における画像合成タスクの実装と評価の民主化に向けた文学における大きなギャップに対処するために、GANDLF-Synth(Generally Nuanced Deep Learning Framework for Synthesis)を紹介する。 GaNDLF-Synthは、オートエンコーダ、生成逆数ネットワーク、拡散モデルを含む様々な合成アルゴリズムの統一的な抽象化を記述する。 GANDLFコアフレームワークを活用することで、多様なデータモダリティと分散コンピューティングをサポートし、広範なユニットテストを通じてスケーラビリティと再現性を確保する。 GaNDLF-Synthの目的は、GenAIの参入障壁を低くし、より広い科学コミュニティでよりアクセスしやすく拡張できるようにすることである。

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