Diskriminerande lungknutor som maligna eller godartade är fortfarande en underliggande utmaning. För att ta itu med denna utmaning behöver radiologer datorstödda diagnossystem (CAD) som kan hjälpa till att lära sig diskriminativa bildfunktioner som motsvarar maligna och benigna knölar. Men att lära sig mycket diskriminerande avbildningsfunktioner är ett öppet problem. I detta dokument, vårt mål är att lära sig de mest diskriminerande egenskaper som hänför sig till lungknutor genom att använda en kontradiktorisk inlärningsmetod. Speciellt föreslår vi att använda oövervakad inlärning med Deep Convolutional-Generative Adversarial Networks (DC-Gans) för att generera lungknutor prover realistiskt. Vi hypothesize att avbildning funktioner i lungknutor kommer att vara diskriminerande om det är svårt att skilja dem (falska) från verkliga (sanna) knutor. För att testa denna hypotes presenterar vi Visual Turing tester för två radiologer för att utvärdera kvaliteten på de genererade (falska) knölar. Omfattande jämförelser utförs i urskilja verkliga, genererade, godartade och maligna knölar. Denna experimentella uppsättning gör det möjligt för oss att validera den övergripande kvaliteten på de genererade noduler, som sedan kan användas för att (1) förbättra diagnostiska beslut genom att bryta mycket diskriminerande avbildning funktioner, (2) utbilda radiologer för utbildningsändamål, och (3) generera realistiska prover för att träna djupa nätverk med big data.
Chuquicusma m.fl. REF använder GANs för att generera realistiska lungnodule prover.
How to fool radiologists with generative adversarial networks? A visual turing test for lung cancer diagnosis
{'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', 'Biology']}