För att inse den fulla potentialen av djupt lärande för medicinsk avbildning, stora kommenterade dataset krävs för utbildning. Sådana datauppsättningar är svåra att förvärva eftersom märkta medicinska bilder vanligtvis inte är tillgängliga på grund av integritetsfrågor, brist på experter tillgängliga för notering, underrepresentation av sällsynta tillstånd och dålig standardisering. Bristen på kommenterade data har behandlats i konventionella synapplikationer med hjälp av syntetiska bilder förfinas via oövervakad adversarial utbildning för att se ut som riktiga bilder. Detta tillvägagångssätt är dock svårt att utvidga till allmän medicinsk avbildning på grund av den komplexa och olika uppsättning funktioner som finns i verkliga mänskliga vävnader. Vi föreslår ett alternativt ramverk som använder ett omvänt flöde, där kontradiktorisk utbildning används för att göra verkliga medicinska bilder mer som syntetiska bilder, och hypoteser om att kliniskt relevanta funktioner kan bevaras via självregularisering. Dessa domänanpassade bilder kan sedan tolkas korrekt av nätverk som är utbildade på stora datauppsättningar av syntetiska medicinska bilder. Vi testar detta tillvägagångssätt för den notoriskt svåra uppgiften att djupuppskatta från endoskopi. Vi utbildar en djup estimator på en stor datauppsättning av syntetiska bilder genereras med hjälp av en exakt framåt modell av ett endoskop och en anatomiskt-realistisk kolon. Detta nätverk förutspår betydligt bättre djup när man använder syntetliknande domänanpassade bilder jämfört med de verkliga bilderna, vilket bekräftar att de kliniskt relevanta egenskaperna hos djup bevaras.
Medan Ref använder en omvänd strategi för att översätta verklig bild till syntetiserad bild och foder till nätverk utbildade på stora datauppsättningar av syntetiska medicinska bilder.
Unsupervised Reverse Domain Adaptation for Synthetic Medical Images via Adversarial Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}