I den här artikeln presenterar vi en dataförstärkningsmetod som genererar syntetiska medicinska bilder med hjälp av Generativa Adversarial Networks (GANS). Vi föreslår ett utbildningsprogram som först använder klassisk dataförstärkning för att förstora träningssetet och sedan ytterligare förstora datastorleken och dess mångfald genom att använda GAN-teknik för syntetisk dataförstärkning. Vår metod demonstreras på en begränsad datauppsättning av datortomografi (CT) bilder av 182 leverlesioner (53 cystor, 64 metastaser och 65 hemangiom). Klassificeringsprestandan med enbart klassisk dataförstärkning gav 78,6% känslighet och 88,4% specificitet. Genom att lägga till syntetisk dataökning ökade resultaten signifikant till 85,7% känslighet och 92,4% specificitet.
Till exempel Adar et al. lyckats öka klassificeringen prestanda när man använder GANs för att förstora träningsdata storlek och mångfald för lever lesion klassificering REF.
Synthetic data augmentation using GAN for improved liver lesion classification
{'venue': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'journal': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}