Abstrakt. Medicinska bilder med specifika patologier är sällsynta, men en stor mängd data krävs vanligtvis för en djup konvolutionella neurala nätverk (DCNN) för att uppnå god noggrannhet. Vi anser att problemet med segmentering av vänster kammare (LV) myokardium på sent gadolinium förbättring (LGE) kardiovaskulär magnetisk resonans (CMR) skanningar som endast några av skanningarna har ärrvävnad. Vi föreslår ScarGAN att simulera ärrvävnad på friskt myokardium med hjälp av kedjade generativa kontrariska nätverk (GAN). Vår nya metod faktoriserar simuleringsprocessen i 3 steg: 1) en maskgenerator för att simulera formen på ärrvävnaden; 2) en domänspecifik heuristisk för att producera den första simulerade ärrvävnaden från den simulerade formen; 3) en raffineringsgenerator för att lägga till detaljer till den simulerade ärrvävnaden. Till skillnad från andra metoder som genererar prover från scratch, simulerar vi ärrvävnad på normala skanningar resulterar i mycket realistiska prover. Vi visar att erfarna radiologer inte kan skilja mellan verklig och simulerad ärrvävnad. Träna ett U-Net med ytterligare skanningar med ärrvävnad simulerad av ScarGAN ökar andelen ärr pixlar korrekt ingår i LV myokardium förutsägelse från 75,9% till 80,5%.
Med hjälp av två GAN, REF kunde både generera ärrvävnad och förfina intensitetsvärden med hjälp av en domän-specifik heuristic.
ScarGAN: Chained Generative Adversarial Networks to Simulate Pathological Tissue on Cardiovascular MR Scans
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}