ABSTRACT Convolutional Neural Networks (CNN) uppnår utmärkt datorstödd diagnos med tillräckliga kommenterade träningsdata. De flesta medicinska bilddata är dock små och fragmenterade. I detta sammanhang, Generative Adversarial Networks (Gans) kan syntetisera realistiska / diverse ytterligare utbildningsbilder för att fylla databrist i den verkliga bilddistributionen; forskare har förbättrat klassificeringen genom att öka data med buller-till-bild (t.ex., slumpmässiga bullerprover till olika patologiska bilder) eller imageto-image GANs (t.ex., en godartad bild till en elakartad). Ändå har ingen forskning rapporterat resultat som kombinerar buller-till-bild och bild-till-bild GAN för ytterligare prestandaboost. För att maximera DA-effekten med GAN-kombinationerna föreslår vi därför en tvåstegs GAN-baserad DA som genererar och förfinar bilder av magnetisk resonans (MR) med/utan tumörer separat: (i) Progressiv tillväxt av GAN (PGAN), flerstegs brus-till-bild GAN för högupplöst MR-bildgenerering, först genererar realistiska/diverse 256×256 bilder; (ii) Multimodal UNövervakad Image-to-image Translation (MUNIT) som kombinerar GAN/Variational AutoEncoders eller SimGAN som använder en DA-fokuserad GAN-förlust, ytterligare förfinar strukturen/formen av PGGGAN-genererade bilder på samma sätt som de verkliga. Vi undersöker noggrant CNN-baserade tumörklassificeringsresultat, även med tanke på påverkan av förträning på ImageNet och kassera konstiga utseende GAN-genererade bilder. Resultaten visar att i kombination med klassisk DA, vår två-stegs GAN-baserade DA kan betydligt överträffa den klassiska DA ensam, i tumördetektion (dvs., öka känslighet 93,67% till 97,48%) och även i andra medicinska avbildningsuppgifter.
Han och Al. föreslog REF en tvåstegs GAN-baserad DA för att generera och förfina bilder av hjärnans magnetiska resonans (MR) med/utan tumörer separat.
Combining Noise-to-Image and Image-to-Image GANs: Brain MR Image Augmentation for Tumor Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}