Jun, 2023

生成对抗网络用于数据增强

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TL;DR使用生成对抗网络 (GANs) 来扩充医疗领域中用于训练人工智能模型的可用数据集是可行的，然而仍需在医学影像使用 GANs 方面进行更进一步的研究以确保生成的影像质量高并适用于临床环境。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用生成对抗网络进行数据增强

    本文提出了使用生成对抗网络（GAN）生成机器学习任务的人工训练数据，以解决样本不平衡问题与个人隐私数据问题，在多个基准数据集上测试表明，使用 GAN 生成的训练数据进行决策树分类器训练可以取得与使用原始数据集训练 DT 相同或更好的准确性和召回率.

    Apr, 2019

  • 医疗影像生成对抗网络：综述

    本文综述了在医学图像方面使用对抗性训练方案的最新进展，这种方法利用生成对抗网络，能够在不显式建模概率密度函数的情况下生成数据，具有域自适应、数据增强和图像处理等优点。

    Sep, 2018

  • 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

  • 农业图像增强的生成式对抗网络：一篇系统综述

    该论文概述了生成对抗网络 (GAN) 在农业图像分析中的应用，并对其在植物健康、水产养殖、动物饲养、果实检测等方面进行了系统回顾，讨论了 GAN 的挑战和机遇。

    Apr, 2022

  • 基于 GAN 的皮肤病变分析数据增广和匿名化：关键综述

    使用生成对抗网络进行皮肤病变分析的数据增强试验仅在分布不同的测试集上表现良好，在数据匿名化方面也只在分布不同的测试集上表现良好。因此，对于医学应用需要谨慎使用此技术。

    Apr, 2021

  • 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

  • 基于 GAN 的胸部 X 光分类数据增强

    本文探讨了在医疗领域电脑视觉技术中普遍存在的数据样本数量不足和分类失衡的问题，并通过使用生成对抗网络技术来增强数据集以改善网络性能，结果表明这种方法适用于低数据的情况，是值得进一步研究的领域。

    Jul, 2021

  • 医学影像数据增强的深度学习方法综述

    深度生成模型在医学图像增强中的应用和潜力是本综述的重点，旨在通过人工合成更真实多样且符合数据真实分布的数据样本来改善医学图像分析中深度学习算法的性能，涵盖了三种类型的深度生成模型：变分自编码器、生成对抗网络和扩散模型。

    Jul, 2023

  • 医学图像的生成对抗网络 (MI-GAN)

    本文提出了一种新的医学影像生成对抗网络 (MI-GAN)，可以用于合成视网膜图像及其分割掩模，以进行医学影像的监督分析，结果证明其在 STARE 数据集和 DRIVE 数据集上性能表现优异，达到了当时的最佳状态。

    Oct, 2018