Synthesis of 3D MRI Brain Images With Shape and Texture Generative Adversarial Deep Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Generative Adversarial Networks (GAN) are emerging as an exciting training paradigm which promises a step improvement to the impressive feature learning capabilities of deep neural networks. Unlike supervised learning approaches, GAN learns generalizable features without requiring labeled images to achieve new capabilities like distinguishing previously unseen anomalies, creating novel instances of data and factorizing learned features into explainable dimensions in fully unsupervised fashion. The advanced feature learning property of GAN will enable the next generation of computational image understanding tasks. However, GAN models are difficult to train to converge towards good models, especially for high resolution and high dimensional datasets like image volumes. We develop a GAN approach to learn a generative model of T1-contrast 3D MRI image volumes of the healthy human brain by training on 1112 MRI images from the Human Connectome Project. Our method utilizes a first unconditional Super-Resolution GAN, dubbed the shape network, to learn the 3D shape variations in adult brains and a second conditional pix2pix GAN, dubbed the texture network, to upgrade image slices with realistic local contrast patterns. Novel 3D MRI images are synthesized by first applying the 3D voxel-wise deformation map which is generated from the shape network to deform the Montreal Neurological Institute (MNI) brain template and subsequently performing style transfer on axial-wise slices using the texture network. The Maximum Mean Discrepancy (MMD) and Multi-scale Structural Similarity Index Measure (MS-SSIM) scores of MRI image volumes synthesized using our GAN approach are competitive with state-of-art GAN methods. Our work establishes the feasibility of an alternative approach to high-dimensional GAN learning - splitting the type of information content learned among several GANs can be an effective form of regularization and complementary to latent code shaping or super-resolution approaches in state-of-the-art methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle