Erzeugen von synthetischen medizinischen Bildern mit GANs

Die medizinische Bildanalyse hilft Ärzten, die Gesundheit eines Patienten zu verstehen, ohne invasive Eingriffe durchführen zu müssen. In letzter Zeit haben maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle in diesem Bereich an Beliebtheit gewonnen, da die manuelle Analyse von Bildern zeitaufwendig ist und viel Aufwand von den Gesundheitsprofis erfordert. Damit diese Modelle effektiv arbeiten, brauchen sie eine Menge Trainingsdaten. Im Gesundheitswesen ist es jedoch oft schwierig, diese Daten zu bekommen, da es Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre gibt und der Prozess des Labelns von Bildern langwierig ist.

Es gibt zwar einige öffentliche medizinische Bilddatensätze, aber die sind oft viel kleiner als die Datensätze, die in anderen Bereichen verwendet werden. Zum Beispiel enthält ein bekannter Datensatz namens ImageNet über 14 Millionen Bilder, während ein spezifischer medizinischer Datensatz, RadImageNet, nur 5 Millionen Bilder hat. Dieser Unterschied zeigt, dass neue Methoden notwendig sind, um mehr Trainingsdaten zu sammeln.

#Generative Adversarial Networks (GANs)

Ein vielversprechender Ansatz zur Generierung von mehr medizinischen Bildern besteht darin, Generative Adversarial Networks (GANs) zu verwenden. Diese Modelle können realistische Bilder erzeugen und sind daher wertvoll für Aufgaben wie Bildsegmentierung und -klassifikation. Erste Arbeiten in diesem Bereich haben ermutigende Ergebnisse gezeigt, insbesondere bei Gehirn-MRT-Bildern. Ein Problem bei GANs ist jedoch, dass sie rechenintensiv sein können, was zu längeren Verarbeitungszeiten führt. Das liegt daran, wie GANs lernen, wobei zwei Modelle beteiligt sind: der Generator, der neue Bilder erstellt, und der Diskriminator, der zwischen echten und gefälschten Bildern unterscheidet.

Eine wichtige Erkenntnis früherer Arbeiten deutete darauf hin, dass leistungsstarke Rechenumgebungen helfen können, das Training zu beschleunigen und die Stabilität zu verbessern.

#Evaluierung von GANs

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass es keine perfekte Möglichkeit gibt, wie gut diese GANs funktionieren. Es wurden zwar einige Metriken vorgeschlagen, darunter die Fréchet Inception Distance (FID), aber diese Messungen erfassen möglicherweise nicht vollständig die Qualität der erzeugten Bilder. Der FID-Score vergleicht die echten Bilder mit synthetischen, berücksichtigt jedoch nicht, wie vielfältig diese Bilder sind. In einigen Fällen könnten Bilder mit höherer Auflösung einen niedrigeren FID-Score erhalten, selbst wenn sie an Vielfalt mangeln.

Aufgrund dieser Herausforderungen haben wir ein vorheriges GAN-Modell namens Deep Convolutional GAN (DCGAN) neu implementiert und auch eine verbesserte Version namens WGAN-GP verwendet. Unser Ziel war es, Gehirn-MRT-Bilder in einer grösseren, verteilten Rechenumgebung zu generieren. Wir haben beide Modelle mit TensorFlow erstellt und professionelle Rechenressourcen genutzt, um die Arbeitslast effektiv zu bewältigen.

#Daten und Implementierung

Wir haben eine gründliche Bewertung unserer Modelle mit zwei Datensätzen namens BraTS 2020 und 2021 durchgeführt. Unser Ansatz unterschied sich von früheren Arbeiten, indem wir 256×256 Bilder generierten und einen bemerkenswerten FID-Score erreichten, was darauf hindeutet, dass unsere synthetischen Bilder echten sehr nahe kamen.

DCGANS werden häufig in der medizinischen Bildanalyse eingesetzt, da sie hochqualitative Bilder erzeugen können. Sie verwenden eine spezifische Art von Schichten namens fractional-strided convolutions, was bei der Erzeugung realistischer Bilder hilft. In unserer früheren Arbeit haben wir ein anderes Framework verwendet, aber jetzt haben wir unsere Architektur angepasst, um TensorFlow zu nutzen, während wir einige Aktivierungsfunktionen für eine verbesserte Leistung angepasst haben.

Auf der anderen Seite bieten WGANs eine alternative Möglichkeit, GANs zu trainieren, indem sie Gewichtsklippen und asynchrones Training verwenden, was die Bildqualität verbessern und die Trainingszeit verkürzen kann. Unsere Ergebnisse zeigten, dass beide Modelle effektiv MRT-Bilder generieren konnten, wobei WGAN-GP jedoch einige Probleme bei der Verarbeitung grösserer Datensätze hatte.

#Ergebnisse und Diskussion

In unseren Experimenten führte jede Trainings-Epoche zu einem 256×256 Gehirn-MRT-Bild. Wir bewerteten die Bilder mit der FID-Metrik und verwendeten dabei zwei verschiedene Trainingsdatensätze. Unsere Ergebnisse zeigten, dass die FID-Scores von DCGAN im Allgemeinen besser waren als die von WGAN-GP. Dieser Unterschied ist wahrscheinlich auf die Eigenschaften der für das Training verwendeten Datensätze zurückzuführen.

Als wir unsere Ergebnisse mit vorherigen Erkenntnissen verglichen, stellten wir fest, dass grössere Bildmengen tendenziell bessere FID-Scores liefern, was bedeutet, dass mehr Bilder zu qualitativ hochwertigeren synthetischen Bildern führen. Unsere Modelle haben die Leistung anderer übertroffen oder erreicht, was darauf hindeutet, dass verteilte Rechenumgebungen erfolgreich Trainingsdaten für verschiedene Anwendungen in der medizinischen Bildgebung generieren könnten.

Bilder, die aus unseren Modellen generiert wurden, zeigten weniger Details als die Originalproben. Da sich zwei der verwendeten Datensätze auf einen spezifischen MRT-Kontrast konzentrierten, sind weitere Experimente mit unterschiedlichen Bildtypen notwendig, um zu evaluieren, wie gut unsere Modelle sich anpassen können.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Die Erzeugung synthetischer medizinischer Bilder wird zu einem effektiven Werkzeug, um die Herausforderung begrenzter Daten zu bewältigen. Der Einsatz von GANs hat sich als führende Methode zur Erstellung hochqualitativer Bilder für Trainingszwecke etabliert. Da das Training dieser Modelle erhebliche Rechenressourcen erfordert, ist die Verteilung der Arbeitslast für praktische Anwendungen unerlässlich.

In dieser Studie haben wir erfolgreich GANs in einem verteilten Umfeld neu implementiert, um MRT-Bilder des Gehirns zu generieren. Die Messung der Qualität dieser synthetischen Bilder bleibt jedoch komplex, da verschiedene Metriken unterschiedliche Aspekte der Ergebnisse bewerten. Unsere Bewertung mithilfe von FID-Scores deutete darauf hin, dass unsere generierten Bilder mit denen aus anderen Studien vergleichbar waren.

Es ist offensichtlich, dass die Verwendung grösserer Datensätze die Modellleistung verbessern kann, da unsere Tests verbessere FID-Scores mit grösseren Bildmengen zeigten. Trotz der Herausforderungen im Zusammenhang mit der Verwendung der FID-Metrik für medizinische Bilder fanden wir starke Beweise, die ihre Verwendung mit RadImageNet-Gewichten zur Messung der Bildqualität unterstützen.

Zukünftige Forschungen werden sich darauf konzentrieren, unsere Tests auf grössere verteilte Umgebungen auszuweiten und weitere Experimente durchzuführen, um die Modelle zu verfeinern. Durch die Anpassung von Hyperparametern wollen wir die Qualität synthetischer Bilder weiter verbessern und tiefer in die Herausforderungen eintauchen, mit denen WGAN-GP während des Trainings konfrontiert ist.