論文の概要: GANet-Seg: Adversarial Learning for Brain Tumor Segmentation with Hybrid Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21245v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 13:28:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:10.098211
• Title: GANet-Seg: Adversarial Learning for Brain Tumor Segmentation with Hybrid Generative Models
• Title（参考訳）: GANet-Seg:ハイブリッド生成モデルを用いた脳腫瘍分離のための逆学習
• Authors: Qifei Cui, Xinyu Lu,
• Abstract要約: この研究は、事前訓練されたGANとUnetアーキテクチャを利用した脳腫瘍セグメンテーションのための新しいフレームワークを導入する。 グローバルな異常検出モジュールと改良されたマスク生成ネットワークを組み合わせることで,腫瘍感受性領域を正確に同定する。 マルチモーダルMRIデータと合成画像拡張を用いて、ロバスト性を改善し、限られたアノテートデータセットの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0456203870202954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces a novel framework for brain tumor segmentation leveraging pre-trained GANs and Unet architectures. By combining a global anomaly detection module with a refined mask generation network, the proposed model accurately identifies tumor-sensitive regions and iteratively enhances segmentation precision using adversarial loss constraints. Multi-modal MRI data and synthetic image augmentation are employed to improve robustness and address the challenge of limited annotated datasets. Experimental results on the BraTS dataset demonstrate the effectiveness of the approach, achieving high sensitivity and accuracy in both lesion-wise Dice and HD95 metrics than the baseline. This scalable method minimizes the dependency on fully annotated data, paving the way for practical real-world applications in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: この研究は、事前訓練されたGANとUnetアーキテクチャを利用した脳腫瘍セグメンテーションのための新しいフレームワークを導入する。 大域的異常検出モジュールと改良マスク生成ネットワークを組み合わせることで,腫瘍感受性領域を正確に同定し,対向的損失制約を用いた分割精度を反復的に向上する。 マルチモーダルMRIデータと合成画像拡張を用いて、ロバスト性を改善し、限られたアノテートデータセットの課題に対処する。 BraTSデータセットの実験的結果は、ベースラインよりもDiceとHD95の両方で高い感度と精度を達成し、アプローチの有効性を実証している。 このスケーラブルな手法は、完全に注釈付けされたデータへの依存を最小限に抑え、臨床現場における現実的な応用の道を開く。

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