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自适应对抗神经网络的分析有损和域转移数据集的医学图像( Adaptive adversarial neural networks for the analysis of lossy and domain-shifted datasets of medical images )
Manoj Kumar Kanakasabapathy Prudhvi Thirumalaraju Hemanth Kandula Fenil Doshi Hadi Shafiee
在基于图像的医学诊断的机器学习中，监督卷积神经网络通常是用高分辨率成像系统获得的大量和专业注释的数据集来训练的。此外，当应用于具有不同分布的数据集时，网络的性能可能会显著下降。在这里，我们表明，对抗学习可以用来发展高性能的网络训练的未注释的医学图像，不同的图像质量。具体来说，我们使用廉价的便携式光学系统获取的低质量图像来训练网络，用于评估人类胚胎、定量人类精子形态和诊断血液中的疟疾感染，并表明网络在不同的数据分布中表现良好。我们还表明，即使原始分布的数据不可用，对抗学习也可以使用来自未见域移位数据集的未标记数据来使预先训练的监督网络适应新的分布。自适应对抗性网络可以在不损害存储在网络中的知识的情况下，扩展用于评估从多个质量不同的成像系统收集的数据的经验证的神经网络模型的使用。对抗性学习可以用来开发在不同图像质量的未注释医学图像上训练的高性能网络，并使预先训练的有监督网络适应新的域移位数据集。
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