基于B模式超声波的CAD通过使用特权信息进行学习,同时完成双层缺失的模式.
Xiao Wang1, Xinping Ren2, Ge Jin3
1Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Joint International Research Laboratory of Specialty Fiber Optics and Advanced Communication, School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, China.
这项研究引入了DLMC-LUPI,这是一种通过补充缺少的弹性超声数据来改善超声计算机辅助诊断的新方法. 这种方法提高了B模式超声波诊断的准确性,特别是在有限的配对数据的情况下.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 机器学习 机器学习
- 计算机辅助诊断 计算机辅助诊断
背景情况:
- 使用特权信息的学习 (LUPI) 通过利用弹性超声波 (EUS) 数据来增强B模式超声波 (BUS) 计算机辅助诊断 (CAD).
- 现有的LUPI方法仅限于配对数据,不能解决模式不平衡,阻碍了使用额外的单模Bus图像的性能.
研究的目的:
- 为监督转移学习提出一个新的多视图LUPI算法与双层模式完成 (DLMC-LUPI).
- 通过有效利用配对的超声波数据和额外的单模BUS图像来提高基于BUS的CAD的性能.
主要方法:
- 对于缺少的EUS数据,DLMC-LUPI实现了双层 (图像和特征) 模式的完成.
- 变量自编码器 (VAE) 产生特征,基于VAE的生成对抗网络 (GAN) 合成由VAE生成的特征所限制的EUS图像.
- 多视图 LUPI 使用来自真实或伪图像的特征向量作为分类器训练的源域来执行.
主要成果:
- 拟议的基于VAE的GAN通过确保真实和生成数据之间的特征相似性来提高EUS图像合成质量.
- 在两个超声数据集上的实验表明,DLMC-LUPI的性能优于现有的算法.
- 该方法有效地提高了基于BUS的单模CAD的性能.
结论:
- DLMC-LUPI成功地解决了基于超声波的CAD中的模式失衡问题,通过在图像和特征层面完成缺少的EUS数据.
- 开发的基于VAE的GAN显著提高了合成EUS图像的质量.
- DLMC-LUPI提供了一个强大的解决方案,用于提高基于BUS的CAD性能,特别是在有限的配对数据的场景中.
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