Ultraljud avbildning använder sig av backscattering av vågor under deras interaktion med spridare som finns i biologiska vävnader. Simulering av syntetiska ultraljudsbilder är ett utmanande problem på grund av oförmåga att exakt modellera olika faktorer av vilka vissa inkluderar intra-/inter scanline interferens, givare till ytkoppling, artefakter på givare element, inhomogen skuggning och icke-linjär dämpning. Nuvarande metoder brukar lösa wave utrymme ekvationer vilket gör dem beräknings dyrt och långsamt att fungera. Vi föreslår ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) inspirerat tillvägagångssätt för snabb simulering av patorealistiska ultraljudsbilder. Vi tillämpar ramverket för intravaskulär ultraljudssimulering (IVUS). En steg 0 simulering som utförs med pseudo B-mode ultraljud bildsimulator ger spräcklig kartläggning av en digitalt definierad fantom. Scenen I GAN förfinar dem därefter för att bevara vävnadsspecifika spräckliga intensiteter. Steg II GAN förfinar dem ytterligare för att generera högupplösta bilder med patorealistiska späckningsprofiler. Vi utvärderar patorealismen hos simulerade bilder med ett visuellt Turing-test som indikerar en tvetydig förvirring i att särskilja simulerade från verkliga. Vi kvantifierar också förändringen i vävnadsspecifika intensitetsfördelningar av de verkliga och simulerade bilderna för att bevisa deras likhet. Index Terms-Adversarialt lärande, djupt konvolutionellt neuralt nätverk, generativt kontraarialt nätverk, intravaskulärt ultraljud, ultraljudssimulering.
Tom och Al. REF simulerade patorealistiska ultraljudsbilder av IVUS datauppsättning med hjälp av djupa generativa modeller.
Simulating patho-realistic ultrasound images using deep generative networks with adversarial learning
{'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']}