#703
summarized by : 藤中彩乃
Augmenting Colonoscopy Using Extended and Directional CycleGAN for Lossy Image Translation

どんな論文か?

仮想大腸内視鏡画像 (VC) は3次元CTから再構成された非現実の画像であり,現実の大腸内視鏡画像 (OC) と比較してポリープのテクスチャと鏡面反射を区別するのが困難であった.この問題を解決するために,XDCycleGANを使用してOCからVCへの非可逆的変換を行う手法を開発した.
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新規性

OCからVCへの非可逆的変換を行う際にアーチファクトを少なくする手法を開発したこと.同じフレームワークを用いてOC画像を合成したこと.OCからスケール整合性を保ちながら深度推定を行ったこと.

結果

CycleGAN・XCycleGAN・XDCycleGANのそれぞれとヒストグラム平坦化を組み合わせてOCからVCへの非可逆的変換と深度推定を行った.Mahmoodらの手法と提案手法でSSIMスコアを比較したところ,順に0.637と0.918という値になった.また,VCからOC画像を合成した結果,ポリープの形状が明瞭となった.しかし,ポリープの突出が少ない場合など失敗するケースが一部あった.

その他(なぜ通ったか?等)