结合渐进生长 GAN 与 SPADE 合成脑肿瘤图像及标注
计算机视觉与模式识别
2020-09-15 v1
摘要
训练分割网络需要大量标注数据集，但人工标注耗时且昂贵。我们在此研究将噪声到图像的 GAN 与图像到图像的 GAN 相结合，是否可用于合成逼真的脑肿瘤图像及相应的肿瘤标注（标签），以大幅增加训练图像数量。噪声到图像的 GAN 用于合成新的标签图像，而图像到图像的 GAN 根据标签图像生成相应的 MR 图像。我们的结果表明，这两种 GAN 能够合成看起来逼真的标签图像和 MR 图像，且添加合成图像可提升分割性能，尽管效果较小。
引用
@article{arxiv.2009.05946,
title = {Synthesizing brain tumor images and annotations by combining progressive growing GAN and SPADE},
author = {Mehdi Foroozandeh and Anders Eklund},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.05946},
year = {2020}
}