Abstrakt. Datamångfald är avgörande för framgång när man utbildar modeller för djupinlärning. Datauppsättningar för medicinsk avbildning är ofta obalanserade eftersom patologiska fynd i allmänhet är sällsynta, vilket medför betydande utmaningar när man utbildar modeller för djupinlärning. I detta arbete föreslår vi en metod för att generera syntetiska onormala MRI-bilder med hjärntumörer genom att träna ett generativt kontraversarialt nätverk med hjälp av två allmänt tillgängliga datauppsättningar av hjärn MRI. Vi visar två unika fördelar som de syntetiska bilderna ger. För det första illustrerar vi förbättrad prestanda på tumörsegmentering genom att utnyttja de syntetiska bilderna som en form av dataförstärkning. För det andra, vi demonstrera värdet av generativa modeller som ett anonymiseringsverktyg, uppnå jämförbara tumörsegmenteringsresultat när tränas på syntetiska data kontra när tränas på verkliga ämnesdata. Tillsammans erbjuder dessa resultat en potentiell lösning på två av de största utmaningarna för maskininlärning i medicinsk avbildning, nämligen den lilla förekomsten av patologiska fynd, och restriktionerna kring delning av patientdata.
Shin m.fl. REF använde GANs för att generera syntetiska onormala MRI-bilder med hjärntumörer.
Medical Image Synthesis for Data Augmentation and Anonymization using Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}