UMYUMY

Journal of Robotics and Control (JRC)Journal of Robotics and Control (JRC)

Generative Adversarial Networks (GANs) semakin banyak diterapkan dalam pencitraan biomedis untuk sintesis gambar realistis, peningkatan, dan terjemahan modus. Meskipun kemajuan pesat, tantangan tetap ada dalam mempertahankan akurasi anatomi, standar evaluasi, dan mencapai integrasi klinis yang andal. Tinjauan ini memeriksa studi berbasis GAN terbaru, mengidentifikasi arsitekturnya, aplikasi, dataset, metode evaluasi, kekuatan, dan keterbatasannya. Kontribusi utama adalah sintesis komprehensif model GAN di seluruh domain biomedis, menggarisbawahi tren, metrik kinerja, dan celah penelitian untuk eksplorasi masa depan. Tinjauan literatur terstruktur dilakukan, menganalisis studi ditinjau sejawat yang memenuhi kriteria inklusi yang ditentukan sebelumnya. Dari catatan yang disaring, 66 artikel memenuhi kriteria kelayakan untuk inklusi akhir. Ekstraksi data mencakup jenis GAN, aplikasi biomedis, karakteristik dataset, metrik evaluasi, kekuatan, dan keterbatasan. Aplikasi dikategorikan, dan arsitektur dibandingkan untuk mengidentifikasi pola tematik dan kinerja. Hasilnya menunjukkan konsentrasi penelitian di Medical Physics & Rekonstruksi dan Cancer Imaging & Diagnosis. Model canggih seperti StyleGAN, PGGAN, dan CycleGAN menghasilkan realisme gambar yang unggul dan meningkatkan kinerja hilir. Dataset yang sering digunakan termasuk CBIS-DDSM, ChestX-ray14, BraTS, dan OAI. Evaluasi mengandalkan SSIM, PSNR, dan FID, yang dilengkapi dengan metrik klinis seperti Dice dan AUC. Kekuatan termasuk kualitas gambar, peningkatan akurasi diagnostik melalui peningkatan augmentasi, dan kemampuan beradaptasi dengan berbagai modus pencitraan. Keterbatasan meliputi ketidakakuratan anatomi, ketidakstabilan pelatihan, tuntutan komputasi tinggi, dan validasi klinis yang tidak mencukupi. Kesimpulannya, GAN menunjukkan potensi kuat untuk pencitraan biomedis, tetapi perlu dilakukan peningkatan untuk meningkatkan kesetiaan anatomi, menciptakan protokol evaluasi yang terstandar, dan mengatasi pertimbangan etis untuk memastikan penerapan klinis yang aman.

Tinjauan sistematis pendekatan berbasis GAN dalam pencitraan biomedis menunjukkan bahwa arsitektur ini (mulai dari model dasar seperti DCGAN dan cGAN hingga varian canggih seperti StyleGAN, PGGAN, WGAN-GP, dan GAN dimodifikasi khusus) telah maju secara signifikan dalam sintesis gambar, peningkatan, dan adaptasi lintas domain.Aplikasi mereka mencakup spektrum luas domain biomedis, dengan konsentrasi tertinggi di Medical Physics & Rekonstruksi dan Cancer Imaging & Diagnosis, didukung oleh dataset publik dan proprietary, termasuk CBIS-DDSM, ChestX-ray14, BraTS, OAI, dan ABIDE.Evaluasi umumnya mengandalkan metrik kualitas gambar kuantitatif seperti SSIM, PSNR, dan FID, yang dilengkapi dengan pengukuran tugas khusus seperti Dice, AUC, dan penilaian visual ahli.Kekuatan kunci metode ini terletak pada kemampuan mereka untuk menghasilkan gambar realistis dan diagnostik, meningkatkan kinerja hilir melalui augmentasi data, meningkatkan pencitraan dalam kondisi berkualitas rendah atau dosis rendah, dan beradaptasi secara fleksibel dengan tugas klinis yang beragam, bahkan dengan data berlabel terbatas.Namun, keterbatasan tetap ada, termasuk ketergantungan pada dataset berkualitas tinggi dan beragam, risiko ketidakakuratan anatomi, ketidakstabilan pelatihan, tuntutan komputasi tinggi, protokol evaluasi yang tidak terstandarisasi, dan pertimbangan etis dan regulasi yang belum dieksplorasi secara memadai.Penelitian masa depan tentang GAN dalam pencitraan biomedis harus fokus pada menjembatani kesenjangan antara kemajuan teknis dan penerapan klinis dengan mengembangkan arsitektur yang tidak hanya menghasilkan keluaran visual realistis tetapi juga mempertahankan akurasi anatomi detail halus, memastikan keamanan dan keandalan klinis.Integrasi pengetahuan domain, seperti batasan yang diinformasikan fisika dan prioritas patologi khusus, dapat lebih meningkatkan interpretabilitas dan keandalan gambar yang dihasilkan.Protokol evaluasi terstandar, yang menggabungkan metrik kuantitatif dengan penilaian yang didorong oleh ahli, diperlukan untuk memungkinkan perbandingan yang adil di antara studi dan modus.Selain itu, perluasan penelitian ke domain yang belum dieksplorasi seperti histopatologi, pencitraan vaskular, penyakit menular, dan pencitraan pediatrik dapat membuka peluang baru.Menangani efisiensi komputasi dan stabilitas pelatihan akan menjadi kunci untuk memungkinkan penerapan di pengaturan kesehatan dengan sumber daya terbatas, sementara pendekatan privasi yang dilindungi seperti pembelajaran GAN federatif harus maju untuk mendukung kolaborasi multi-institusi tanpa mengorbankan kerahasiaan pasien.Akhirnya, kerangka etis dan regulasi harus berkembang secara paralel dengan inovasi teknis untuk mengurangi risiko penyalahgunaan dan menetapkan pedoman yang jelas untuk integrasi aman konten yang dihasilkan GAN ke dalam alur kerja klinis.

Untuk penelitian lanjutan, perlu dipertimbangkan pengembangan arsitektur GAN yang dapat menghasilkan gambar realistis dan mempertahankan akurasi anatomi detail halus, memastikan keamanan dan keandalan klinis. Integrasi pengetahuan domain, seperti batasan yang diinformasikan fisika dan prioritas patologi khusus, dapat lebih meningkatkan interpretabilitas dan keandalan gambar yang dihasilkan. Protokol evaluasi terstandar, yang menggabungkan metrik kuantitatif dengan penilaian yang didorong oleh ahli, diperlukan untuk memungkinkan perbandingan yang adil di antara studi dan modus. Selain itu, perluasan penelitian ke domain yang belum dieksplorasi seperti histopatologi, pencitraan vaskular, penyakit menular, dan pencitraan pediatrik dapat membuka peluang baru. Menangani efisiensi komputasi dan stabilitas pelatihan akan menjadi kunci untuk memungkinkan penerapan di pengaturan kesehatan dengan sumber daya terbatas, sementara pendekatan privasi yang dilindungi seperti pembelajaran GAN federatif harus maju untuk mendukung kolaborasi multi-institusi tanpa mengorbankan kerahasiaan pasien. Akhirnya, kerangka etis dan regulasi harus berkembang secara paralel dengan inovasi teknis untuk mengurangi risiko penyalahgunaan dan menetapkan pedoman yang jelas untuk integrasi aman konten yang dihasilkan GAN ke dalam alur kerja klinis.

  1. CMC | Evaluation of Modern Generative Networks for EchoCG Image Generation. cmc evaluation modern generative... doi.org/10.32604/cmc.2024.057974CMC Evaluation of Modern Generative Networks for EchoCG Image Generation cmc evaluation modern generative doi 10 32604 cmc 2024 057974
Read online
File size539.85 KB
Pages15
DMCAReport

Related /

ads-block-test