用于逼真前列腺病灶 MRI 合成的深度生成对抗神经网络
计算机视觉与模式识别
2017-08-02 v1
摘要
生成对抗神经网络 (GANs) 被应用于前列腺病灶 MRI 图像的合成生成。GANs 已被应用于各种自然图像，本文表明同样的技术可用于医学领域，以创建外观逼真的合成病灶图像。从 2016 年 SPIE ProstateX 挑战赛的 330 次 MRI 扫描中提取 16mm x 16mm 的图像块，并用于训练利用前沿技术的深度卷积生成对抗神经网络 (DCGAN)。将合成输出与真实图像进行比较，并探索了由 GAN 引起的隐式潜在表示。详细解释了训练技术和成功的神经网络架构。
引用
@article{arxiv.1708.00129,
title = {Deep Generative Adversarial Neural Networks for Realistic Prostate Lesion MRI Synthesis},
author = {Andy Kitchen and Jarrel Seah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.00129},
year = {2017}
}
备注
8 pages, 5 figures, 2 tables