3DGAUnet: 3D generative adversarial networks with a 3D U-Net based generator to achieve the accurate and effective synthesis of clinical tumor image data for pancreatic cancer

要約

膵管腺癌 (PDAC) は世界的な健康上の重大な課題を提示しており、5 年生存率を向上させるには早期発見が極めて重要です。
最近の医療画像と計算アルゴリズムの進歩により、早期診断のための潜在的なソリューションが提供されます。
特に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の形式での深層学習は、分類やセグメンテーションなどの医療画像分析タスクで成功を収めていることが実証されています。
しかし、トレーニング目的で利用できる臨床データが限られていることが、依然として大きな障害となっています。
データ拡張、敵対的生成ネットワーク (GAN)、および相互検証は、この制限に対処し、モデルのパフォーマンスを向上させる可能性のある手法ですが、腫瘍と腫瘍の両方で不均一性が高いためにコントラストが特に低い 3D PDAC では、効果的なソリューションはまだまれです。
背景組織。
この研究では、PDAC 腫瘍と膵臓組織の現実的な 3D CT 画像を生成するための 3DGAUnet と呼ばれる新しい GAN ベースのモデルを開発しました。これは、既存の 2D CT 画像合成モデルにはないスライス間接続データを生成できます。
私たちのイノベーションは、PDAC 腫瘍と膵臓組織の形状と質感の学習を改善するジェネレーター用の 3D U-Net アーキテクチャを開発することです。
私たちのアプローチは、PDAC と戦うための創造的かつ相乗的な方法に対する緊急の要件に取り組むための有望な道を提供します。
この GAN ベースのモデルの開発は、データ不足の問題を軽減し、合成データの品質を向上させ、それによって深層学習モデルの進歩を促進して PDAC 腫瘍の精度と早期検出を強化し、患者の転帰に重大な影響を与える可能性があります。
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さらに、このモデルは他の種類の固形腫瘍にも適用できる可能性があるため、画像処理モデルの観点から医療画像分野に大きく貢献します。

要約(オリジナル)

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) presents a critical global health challenge, and early detection is crucial for improving the 5-year survival rate. Recent medical imaging and computational algorithm advances offer potential solutions for early diagnosis. Deep learning, particularly in the form of convolutional neural networks (CNNs), has demonstrated success in medical image analysis tasks, including classification and segmentation. However, the limited availability of clinical data for training purposes continues to provide a significant obstacle. Data augmentation, generative adversarial networks (GANs), and cross-validation are potential techniques to address this limitation and improve model performance, but effective solutions are still rare for 3D PDAC, where contrast is especially poor owing to the high heterogeneity in both tumor and background tissues. In this study, we developed a new GAN-based model, named 3DGAUnet, for generating realistic 3D CT images of PDAC tumors and pancreatic tissue, which can generate the interslice connection data that the existing 2D CT image synthesis models lack. Our innovation is to develop a 3D U-Net architecture for the generator to improve shape and texture learning for PDAC tumors and pancreatic tissue. Our approach offers a promising path to tackle the urgent requirement for creative and synergistic methods to combat PDAC. The development of this GAN-based model has the potential to alleviate data scarcity issues, elevate the quality of synthesized data, and thereby facilitate the progression of deep learning models to enhance the accuracy and early detection of PDAC tumors, which could profoundly impact patient outcomes. Furthermore, this model has the potential to be adapted to other types of solid tumors, hence making significant contributions to the field of medical imaging in terms of image processing models.

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