MR 图像分割的逼真对抗数据增强

Jun, 2020

Realistic Adversarial Data Augmentation for MR Image Segmentation

Chen Chen, Chen Qin, Huaqi Qiu, Cheng Ouyang, Shuo Wang...

TL;DR本文提出了一种对神经网络进行医疗图像分割的对抗性数据增强方法，生成真实信号失真来模拟由一种常见的造影剂称为偏差场引起的强度不均匀性，该方法可用于有监督和半监督学习中的一般分割网络的插件模块，并且在低数据情况下显著提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

Abstract

neural network-based approaches can achieve high accuracy in various medical image segmentation tasks. However, they generally require large labelled datasets for supervised learning. Acquiring and manually labelling a large medical dataset is expensive and sometimes impractical due to

neural network medical image segmentation adversarial data augmentation bias field low-data scenarios

发现论文，激发创造

用对抗训练和扩张卷积进行脑部 MRI 分割

本文介绍了使用对抗训练方法改进卷积神经网络在 MRI 分割中的应用，结果表明该方法能够显着提高 MRI 分割的性能。

Jul, 2017

使用生成对抗网络进行医学图像合成的数据增强和匿名化

本研究中，我们提出了一种使用生成性对抗网络通过在两个公共数据集上训练生成合成 MRI 图像的方法，以产生具有脑肿瘤的合成异常 MRI 图像。结果表明这些合成图像提供两个独特的好处，第一是作为数据增强的一种方式，可以提高肿瘤分割的性能，第二，证明了生成模型作为匿名化工具的价值，通过使用合成数据，实现了与实际患者数据训练具有可比性的肿瘤分割结果。这些结果为解决医学成像中机器学习面临的两个最大挑战，即病理发现的小发生率和患者数据共享的限制，提供了潜在的解决方案。

Jul, 2018

GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

Oct, 2018

使用已学习变换的数据增强技术进行一次性医学影像分割

该研究提出了一种自动化数据增强方法，用于合成标记的医学图像，该方法可用于磁共振成像（MRI）的脑部扫描分割任务。该方法利用半监督方法，从未标注的扫描中学习图像变换模型，并使用标记示例合成其他标记示例。实验证明使用这些新示例进行监督分段器训练相比目前的一次性生物医学图像分割方法，有明显的改进。

Feb, 2019

半监督和任务驱动的数据增强

本文技术为使用生成模型并结合任务驱动数据增强方法，显式地建模变形场和强化蒙版，用于为监督型深度学习模型训练新的 MRI 心脏分割训练数据，实验结果表明该方法在小样本数据的分割任务中表现优异。

Feb, 2019

远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

Aug, 2019

自我监督的大脑损伤生成，用于医学图像的有效数据增强

提出了一个综合框架，通过基于对抗自编码器的病变生成器和软泊松融合算法，高效地生成用于训练脑部病变分割模型的新的逼真样本，并引入原型一致性正则化以实现真实和合成特征的对齐，验证表明该方法在两个公共脑部病变分割数据集上优于现有的数据增强方案。

Jun, 2024

基于数据增强的医学成像领域无监督域适应

基于深度学习的医学影像模型由于硬件、采集参数、人群和伪影等异质性数据的限制，往往难以有效地推广到新的扫描任务中。本研究提出一种无监督方法，通过利用 MRI 特定的增强技术，在脑部 MRI 分割中实现鲁棒的领域适应。通过在多样的数据集、模态以及分割任务之间进行广泛的实验对我们的方法进行有效性评估，并与目前最先进的方法进行比较。结果表明，我们提出的方法在各种任务中均具有高准确性、广泛适用性，并且对于不同领域的转移表现出非凡的鲁棒性，超过了大部分情况下的最先进性能。

Aug, 2023

Red-GAN: 通过有条件生成攻击类别不平衡 - 对皮肤镜检和脑部肿瘤 MRI 的医学图像合成的另一视角

通过基于生成对抗网络的数据增强协议，我们在像素级别和全局信息水平上对网络进行调节，以控制合成图像的外观，从而解决医学图像领域中被数据稀缺限制的问题，并通过将合成图像注入到训练集中来控制数据集类别的准确性水平。

Apr, 2020

基于 PGGAN 的无限制脑部 MR 图像数据增强用于肿瘤检测

本研究使用生成对抗网络（GAN）通过 Progressive Growing 技术生成 256x256 大小的 MRI 图像，结合传统数据增强技术可以有效地提高脑肿瘤检测的性能及在医学成像任务中的应用。

Mar, 2019