Förmågan att generera syntetiska medicinska bilder är användbar för dataförstärkning, domänöverföring, och ut-of-distribution upptäckt. Men att generera realistiska, högupplösta medicinska bilder är utmanande, särskilt för Full Field Digital Mammograms (FFDM), på grund av textural heterogenitet, fina strukturella detaljer och specifika vävnadsegenskaper. I detta dokument undersöker vi användningen av successivt utbildade generativa kontrariska nätverk (Gans) för att syntetisera mammogram, övervinna den underliggande instabiliteten vid utbildning av sådana kontradiktoriska modeller. Detta arbete är det första som visar att generering av realistiska syntetiska medicinska bilder är möjlig på upp till 1280x1024 pixlar, den högsta upplösning som uppnås för medicinsk bildsyntes, möjliggör visualiseringar inom vanliga mammografiska hängande protokoll. Vi hoppas att detta arbete kan fungera som en användbar guide och underlätta ytterligare forskning om GAN inom området medicinsk avbildning.
Korkinof m.fl. REF har successivt utbildat GAN för att syntetisera mammogram.
High-Resolution Mammogram Synthesis using Progressive Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}