論文の概要: ABCDEFGH: An Adaptation-Based Convolutional Neural Network-CycleGAN Disease-Courses Evolution Framework Using Generative Models in Health Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00605v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 17:27:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 13:54:39.506684
• Title: ABCDEFGH: An Adaptation-Based Convolutional Neural Network-CycleGAN Disease-Courses Evolution Framework Using Generative Models in Health Education
• Title（参考訳）: ABCDEFGH: 健康教育における生成モデルを用いた適応型畳み込みニューラルネットワーク-CycleGAN病-Courses進化フレームワーク
• Authors: Ruiming Min, Minghao Liu,
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とCycleGANを用いた合成医療画像の生成について検討する。 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とCycleGANを用いた合成医療画像の生成について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.006294522415508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advancement of modern medicine and the development of technologies such as MRI, CT, and cellular analysis, it has become increasingly critical for clinicians to accurately interpret various diagnostic images. However, modern medical education often faces challenges due to limited access to high-quality teaching materials, stemming from privacy concerns and a shortage of educational resources (Balogh et al., 2015). In this context, image data generated by machine learning models, particularly generative models, presents a promising solution. These models can create diverse and comparable imaging datasets without compromising patient privacy, thereby supporting modern medical education. In this study, we explore the use of convolutional neural networks (CNNs) and CycleGAN (Zhu et al., 2017) for generating synthetic medical images. The source code is available at https://github.com/mliuby/COMP4211-Project.
• Abstract（参考訳）: 現代医学の進歩とMRI、CT、細胞解析などの技術の発達により、臨床医は様々な診断画像を正確に解釈することがますます重要になっている。 しかし、現代の医学教育は、プライバシーの懸念と教育資源の不足から、高品質の教材へのアクセスが限られているため、しばしば課題に直面している(Balogh et al , 2015)。 この文脈では、機械学習モデル、特に生成モデルによって生成された画像データが、有望な解決策を示す。 これらのモデルは、患者のプライバシーを損なうことなく、多様な画像データセットを作成でき、現代の医学教育をサポートする。 本研究では, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とCycleGAN(Zhu et al , 2017)を用いて, 合成医用画像の生成について検討した。 ソースコードはhttps://github.com/mliuby/COMP4211-Projectで入手できる。

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