从线性、非线性及深度学习模型生成脑肿瘤的磁共振波谱成像数据
计算机视觉与模式识别
2018-08-24 v1
摘要
磁共振波谱(MRS)为识别和了解脑肿瘤提供了有价值的信息,然而 MRS 并非广泛可用的医学成像模态。针对这一问题,本研究借助其他领域中机器学习技术的进展来生成人工数据。所生成的方法通过将其输出与真实的带标签 MRS 脑肿瘤数据集进行比较评估来测试。此外,每种生成技术的所得输出分别用于训练独立的传统分类器,并在真实 MRS 脑肿瘤数据集的一个子集上进行测试。结果表明,存在能够生成准确的、基于真实标签的 MRS 体素的方法。这些发现表明,通过生成技术,可获取大型数据集用于训练深度学习模型,以应用于脑肿瘤诊断。
引用
@article{arxiv.1808.07592,
title = {Generating Magnetic Resonance Spectroscopy Imaging Data of Brain Tumours from Linear, Non-Linear and Deep Learning Models},
author = {Nathan J Olliverre and Guang Yang and Gregory Slabaugh and Constantino Carlos Reyes-Aldasoro and Eduardo Alonso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.07592},
year = {2018}
}
备注
9 pages, 4 figures, 2 tables, to be presented at Simulation and Synthesis in Medical Imaging (SASHIMI) 2018 and published in the book Simulation and Synthesis in Medical Imaging, Lecture Notes in Computer Science series, Volume 11037