Under de senaste åren har användningen av djup inlärning blivit allt populärare i datorseendet. Men den effektiva utbildningen av djupa arkitekturer bygger vanligtvis på enorma uppsättningar av kommenterade data. Detta är avgörande inom det medicinska området där det är svårt och dyrt att få kommenterade bilder. I detta papper använder vi Generativa Adversarial Networks (Gans) för att syntetisera högkvalitativa retinala bilder, tillsammans med motsvarande semantiska etikettkartor, för att användas i stället för riktiga bilder under träningsprocessen. Annorlunda jämfört med andra tidigare förslag föreslår vi en tvåstegsstrategi: För det första utbildas ett successivt växande GAN för att skapa de semantiska märkningskartorna, som beskriver blodkärlens struktur (dvs. vaskulature); för det andra används en bild-till-bild översättning metod för att få realistiska retinala bilder från den genererade vaskulature. Genom att bara använda en handfull träningsprover genererar vår strategi realistiska högupplösta bilder, som effektivt kan användas för att förstora små tillgängliga dataset. Jämförbara resultat har erhållits med hjälp av de genererade bilderna i stället för verkliga data under utbildningen. Den föreslagna metodens praktiska genomförbarhet har visat sig genom att tillämpa den på två väletablerade referensuppsättningar för segmentering av näthinnans kärl, som båda innehåller ett mycket litet antal utbildningsprover. Vår metod fick bättre resultat med avseende på toppmoderna tekniker.
Andreini m.fl. REF föreslog ett GAN-baserat tillvägagångssätt för syntetisering av högkvalitativa retinala bilder, tillsammans med motsvarande semantiska etikett.
A Two Stage GAN for High Resolution Retinal Image Generation and Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}