属性正则化软自省VAE：通过MRI域实现心脏属性正则化
图像与视频处理
2023-12-15 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
深度生成模型已成为数据生成与操控的重要工具。近期研究聚焦于通过选择性修改数据属性来增强这些模型的可控性。变分自编码器（VAEs）在捕捉隐藏属性方面展现出潜力，但常产生模糊的重建结果。在医学影像中，通过不同成像域控制这些属性十分困难。近来，软自省VAE（Soft Introspective VAE）通过将对抗损失引入VAE训练，结合了VAEs与生成对抗网络（GANs）的优势，后者已展现出令人印象深刻的图像合成能力。本工作中，我们将属性正则化损失引入Soft-Intro VAE框架，提出属性软自省VAE（Attri-SIVAE）。我们在来自不同域（如不同扫描仪厂商与采集中心）的心脏MRI数据上对所提方法进行了实验评估。所提方法在重建与正则化方面达到了与最先进的属性正则化VAE相当的性能，并且不同于对比方法，在应用于不同数据集测试时还能保持同等正则化水平。
引用
@article{arxiv.2307.12618,
title = {Attribute Regularized Soft Introspective VAE: Towards Cardiac Attribute Regularization Through MRI Domains},
author = {Maxime Di Folco and Cosmin Bercea and Julia A. Schnabel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12618},
year = {2023}
}
备注
Not accepted and outdated results