Nov, 2023
利用循环一致性生成对抗神经网络合成双向时间状态的膝关节骨关节炎 X 光影像
Synthesizing Bidirectional Temporal States of Knee Osteoarthritis Radiographs with Cycle-Consistent Generative Adversarial Neural Networks
Fabi Prezja, Leevi Annala, Sampsa Kiiskinen, Suvi Lahtinen, Timo Ojala
TL;DR在这项研究中，我们训练了一个 CycleGAN 模型，能够将真实射线片转化为不同的骨关节炎阶段，通过欺骗一个卷积神经网络在转化后的图像中错误分类疾病阶段，证明了 CycleGAN 有效地在时间上向前或向后转化疾病特征。该模型在合成未来疾病状态方面特别有效，并且通过消除骨赘和扩大膝关节间隙，在回溯性地将晚期射线片转化为早期阶段方面表现出优异的能力，这是没有或可疑骨关节炎的特征。模型的结果显示了在诊断模型、数据增强、医疗教育和预后使用方面的潜在改进能力，但进一步改进、验证和广泛的评估过程，包括基于卷积神经网络的评估和专业医学反馈，对未来的研究和开发非常重要。