使用条件对抗网络合成异常结肠息肉图像以提升检测性能
图像与视频处理
2019-06-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
结肠镜检查中自动息肉检测的主要障碍之一是缺乏标注的息肉训练图像。本文中，我们提出了一种条件对抗网络框架，通过生成合成息肉图像来增加训练样本的数量。使用仅表示息肉位置的正常二值息肉掩膜作为输入条件图像，在生成对抗网络方法中生成逼真的息肉图像是一项困难的任务。我们提出了一种基于边缘滤波的组合输入条件图像来训练我们提出的网络。这使得在保持结肠镜图像帧原始结构的同时，能够生成逼真的息肉图像。更重要的是，我们提出的框架从相对容易获得的正常结肠镜图像生成合成息肉图像。网络架构基于在我们生成器网络的每个编码部分使用多个空洞卷积，以考虑大的感受野并避免特征图尺寸的多次收缩。在解码层中，考虑使用带卷积的图像尺寸调整进行上采样，以防止生成图像上出现伪影。我们表明，生成的息肉图像不仅在定性上是逼真的，而且有助于提高息肉检测性能。
引用
@article{arxiv.1906.11467,
title = {Abnormal Colon Polyp Image Synthesis Using Conditional Adversarial Networks for Improved Detection Performance},
author = {Younghak Shin and Hemin Ali Qadir and Ilangko Balasingham},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.11467},
year = {2019}
}
备注
10 pages