CycleGANで効果を発揮！画像の構造を抽出する特徴量"MIND"を実装してみる - エムスリーテックブログ

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2019年09月02日

  「医療画像診断においては、「MRI画像とCT画像」といった、モダリティの異なる画像の変換にCycleGANが使えるのではないかと研究されています。」
  
  誤解を招くといけないので、ちょっと補足します。GANで生成した画像は、計測したものではなく、あくまでも生成したもの。GANで生成したものを使って診断に使うことはできません。
  
  MINDの論文ではCycleGANでは何をしようとしているのかというと、同じ患者の異なる機器で撮った画像間での臓器のレジストレーション(位置合わせ)に使おうとしているのだと思います。人間は姿勢も変わるし、常に体位を変えているので同じように撮影したとしても微妙に臓器の位置や形状は変化して、これが位置合わせを難しくしています。GANで「CTでこの見栄えだったらMRIではこういう見栄えのハズ」という画像が生成できたとしたら、あとはMRI内で対応する画像領域を探索するだけ。