Mar, 2024

使用生成对抗网络进行平片的合成医学图像生成

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TL;DR开发可重复使用的开源合成图像生成流程，该流程可帮助提高数字健康领域中的人工智能算法并标准化，生成不与特定患者相关的高质量合成图像数据，以改善诊断准确性、协助患者护理、降低医疗法律索赔以及最终降低卫生保健总成本。
发现论文，激发创造
  • 双对抗生成网络生成的合成医学图像

    该研究提出了一种基于生成对抗网络的新型双阶段流水线，用于从医学图像数据中生成合成医学图像，并开发了 SynthMed 在线数据库以促进医学图像任务的发展。

    Sep, 2017

  • 生成对抗网络三维骨骼图像合成

    利用三维生成对抗网络（GANs）能够高效地生成高分辨率的医学体积，实现模型可解释性和应用，包括图像变形、属性编辑和样式混合，并在三维 HR-pQCT 示例数据库上进行了广泛验证。

    Oct, 2023

  • 利用 GAN 增强医学图像从有限数据中合成逼真图像

    通过引入生成对抗网络（GANs）的创新方法，我们提出了一种合成医学图像的方法，通过深度卷积神经网络（CNNs）架构的生成器和鉴别器网络以及对抗训练方法，即使在有限的真实医学图像数据训练下，也能生成逼真的合成图像，并成功模拟了真实医学图像的结构和纹理特征。

    May, 2024

  • 基于生成对抗网络的合成学习和用于脊柱放射线图像域的新型损失项

    使用生成对抗网络合成异常脊柱放射图像，通过临床分类任务证明了合成数据的实用性和有效性，并且引入临床损失项可以提高生成准确度和加速模型训练；对于中小型医学数据集，微分隐私实现会严重妨碍 GAN 的训练。

    May, 2022

  • 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

  • 生成对抗网络用于大脑影像合成的综述

    本文主要介绍了使用生成对抗网络（GAN）进行医学图像合成的研究。作者总结了最近应用 GAN 进行交叉模态大脑图像合成的进展，包括 CT 合成 PET、CT 合成 MRI、MRI 合成 PET 以及相反的方向。

    May, 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

  • 使用逐渐增长的 GAN 生成的合成胸部 X 射线的临床逼真度评估

    提出了一种利用 GAN 进行胸部 X 光图像合成的方法，使用 Frechet Inception 距离量化合成图像的质量，并邀请放射学专家评估其临床真实性和多样性。

    Oct, 2020

  • 生成对抗网络用于数据增强

    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。

    Jun, 2023

  • 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