Advancing Brain Tumor Inpainting with Generative Models

要約

健康な脳画像を病気の脳画像から合成することは、組織分割や脳抽出アルゴリズムのような汎用アルゴリズムの限界に対処するための潜在的な解決策である。我々は、これを3Dインペインティングタスクとみなし、3D磁気共鳴画像（MRI）データの要件を満たすための2Dインペインティング手法の適応を調査する。また、BraTS2023インペインティングデータセットを用いて複数のインペインティング手法の評価を行い、その有効性と限界を評価した。

要約(オリジナル)

Synthesizing healthy brain scans from diseased brain scans offers a potential solution to address the limitations of general-purpose algorithms, such as tissue segmentation and brain extraction algorithms, which may not effectively handle diseased images. We consider this a 3D inpainting task and investigate the adaptation of 2D inpainting methods to meet the requirements of 3D magnetic resonance imaging(MRI) data. Our contributions encompass potential modifications tailored to MRI-specific needs, and we conducted evaluations of multiple inpainting techniques using the BraTS2023 Inpainting datasets to assess their efficacy and limitations.

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