Generating 3D brain tumor regions in MRI using vector-quantization Generative Adversarial Networks
Notice bibliographique
Résumé
Medical image analysis has significantly benefited from advancements in deep learning, particularly in the application of Generative Adversarial Networks (GANs) for generating realistic and diverse images that can augment training datasets. The common GAN-based approach is to generate entire image volumes, rather than the region of interest (ROI). Research on deep learning-based brain tumor classification using MRI has shown that it is easier to classify the tumor ROIs compared to the entire image volumes. In this work, we present a novel framework that uses vector-quantization GAN and a transformer incorporating masked token modeling to generate high-resolution and diverse 3D brain tumor ROIs that can be used as additional data for tumor ROI classification. We apply our method to two imbalanced datasets where we augment the minority class: (1) low-grade glioma (LGG) ROIs from the Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge (BraTS) 2019 dataset; (2) BRAF V600E Mutation genetic marker tumor ROIs from the internal pediatric LGG (pLGG) dataset. We show that the proposed method outperforms various baseline models qualitatively and quantitatively. The generated data was used to balance the data to classify brain tumor types. Our approach demonstrates superior performance, surpassing baseline models by 6.4% in the area under the ROC curve (AUC) on the BraTS 2019 dataset and 4.3% in the AUC on the internal pLGG dataset. The results indicate the generated tumor ROIs can effectively address the imbalanced data problem. Our proposed method has the potential to facilitate an accurate diagnosis of rare brain tumors using MRI scans. • The proposed 3D Vector-Quantization GAN with Transformer framework through a masked token modeling approach can effectively augment brain tumor ROI MRI volumes, and is the first attempt to generate solely on tumor ROIs. • The proposed framework exhibits superior capability in generating more realistic and diverse tumor ROIs compared to various baselines, including the diffusion model. • The generated data can significantly improve the performance of downstream brain tumor-type classification tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».