通过成像模态间翻译改进内镜决策支持系统

新型成像技术引发了关于计算机辅助决策支持系统适配的诸多问题。分类模型要么需要被调整，要么甚至需要从头重新训练，以充分利用增强技术的潜力。这两种选择通常都需要获取新的标注训练数据。在这项工作中，我们研究图像到图像翻译对内镜检查图像（显示不同成像模态，即常规白光与窄带成像）的适用性。在一项计算机辅助乳糜泻诊断的研究中，我们探究图像到图像翻译是否能够有效地执行域间翻译。我们研究模型是否可以在虚拟（或虚拟与真实混合）样本上训练，以在标注训练数据有限的设定下提高总体准确率。最后，我们还探讨将测试图像翻译到另一域是否能够通过利用增强的成像特性来提高准确率。