論文の概要: Towards Data-Efficient Medical Imaging: A Generative and Semi-Supervised Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06123v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 17:03:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.366409
• Title: Towards Data-Efficient Medical Imaging: A Generative and Semi-Supervised Framework
• Title（参考訳）: データ効率のよい医用イメージングを目指して : ジェネレーティブで半監督的なフレームワーク
• Authors: Mosong Ma, Tania Stathaki, Michalis Lazarou,
• Abstract要約: SSGNetは、分類とセグメンテーションの両方を強化するために、クラス固有の生成モデリングと反復的な半教師付き擬似ラベリングを組み合わせた統合フレームワークである。 複数の医用画像ベンチマークによる実験では、分類とセグメンテーションのパフォーマンスが一貫した向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.361236630859648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning in medical imaging is often limited by scarce and imbalanced annotated data. We present SSGNet, a unified framework that combines class specific generative modeling with iterative semisupervised pseudo labeling to enhance both classification and segmentation. Rather than functioning as a standalone model, SSGNet augments existing baselines by expanding training data with StyleGAN3 generated images and refining labels through iterative pseudo labeling. Experiments across multiple medical imaging benchmarks demonstrate consistent gains in classification and segmentation performance, while Frechet Inception Distance analysis confirms the high quality of generated samples. These results highlight SSGNet as a practical strategy to mitigate annotation bottlenecks and improve robustness in medical image analysis.
• Abstract（参考訳）: 医用画像における深層学習は、希少かつ不均衡な注釈付きデータによって制限されることが多い。 本稿では,クラス固有の生成モデルと反復的半教師付き擬似ラベリングを組み合わせた統合フレームワークSSGNetについて述べる。 スタンドアロンモデルとして機能する代わりに、SSGNetはStyleGAN3で生成されたトレーニングデータを拡張し、反復的な擬似ラベリングを通じてラベルを精査することによって、既存のベースラインを拡張している。 複数の医用画像ベンチマークを用いた実験では、分類とセグメンテーションのパフォーマンスが一貫した向上を示し、Frechet Inception Distance解析では、生成したサンプルの高品質を確認する。 これらの結果から,SSGNetは診断ボトルネックを緩和し,医用画像解析の堅牢性を向上させるための実践的戦略として注目されている。

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