![](/images/graphics-bg.png)
Study on Optimal Generative Network for Synthesizing Brain Tumor-Segmented MR Images
المؤلفون المشاركون
Lim, Heuiseok
Lee, Hyunhee
Jo, Jaechoon
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Due to institutional and privacy issues, medical imaging researches are confronted with serious data scarcity.
Image synthesis using generative adversarial networks provides a generic solution to the lack of medical imaging data.
We synthesize high-quality brain tumor-segmented MR images, which consists of two tasks: synthesis and segmentation.
We performed experiments with two different generative networks, the first using the ResNet model, which has significant advantages of style transfer, and the second, the U-Net model, one of the most powerful models for segmentation.
We compare the performance of each model and propose a more robust model for synthesizing brain tumor-segmented MR images.
Although ResNet produced better-quality images than did U-Net for the same samples, it used a great deal of memory and took much longer to train.
U-Net, meanwhile, segmented the brain tumors more accurately than did ResNet.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Hyunhee& Jo, Jaechoon& Lim, Heuiseok. 2020. Study on Optimal Generative Network for Synthesizing Brain Tumor-Segmented MR Images. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1200996
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Hyunhee…[et al.]. Study on Optimal Generative Network for Synthesizing Brain Tumor-Segmented MR Images. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1200996
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Hyunhee& Jo, Jaechoon& Lim, Heuiseok. Study on Optimal Generative Network for Synthesizing Brain Tumor-Segmented MR Images. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1200996
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1200996
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)