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SkrGAN: Sketching-rendering Unconditional Generative Adversarial Networks for Medical Image Synthesis

koshian
October 11, 2019

SkrGAN: Sketching-rendering Unconditional Generative Adversarial Networks for Medical Image Synthesis

#番外編【画像処理 & 機械学習】論文LT会!〜MICCAI 2019 予習編〜 @ LPIXEL

koshian

October 11, 2019
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  1. SkrGAN: Sketching-rendering Unconditional Generative Adversarial Networks for Medical Image Synthesis

    2019/10/11 こしあん(koshian2) #番外編【画像処理 & 機械学習】論文LT会! 〜MICCAI 2019 予習編〜 @ LPIXEL
  2. 論文紹介  SkrGANの論文:MICCAI 2019にAccept Tianyang Zhang, Huazhu Fu, Yitian Zhao,

    Jun Cheng, Mengjie Guo, Zaiwang Gu, Bing Yang, Yuting Xiao, Shenghua Gao, Jiang Liu. SkrGAN: Sketching-rendering Unconditional Generative Adversarial Networks for Medical Image Synthesis. MICCAI 2019 https://arxiv.org/abs/1908.04346  ざっくりとした特徴 • 医用画像の生成を目的としたGAN(Generative adversarial networks) • Uncodintional GANでProgressive GAN(PGGAN)の応用 • PGGANにはないスケッチ画像によるガイドを追加することで、GANでぼやけがちな輪郭を明 瞭にすることに成功。各評価指標でPGGANを上回り、医用画像の生成ではSoTA。  なぜこの論文を選んだか • 医用画像がテーマだが、本質的には応用範囲は広そう(イラストやアニメの生成にも使えそう) • ありがちな「医用画像はデータが少ないのでGANでAugmentationしましょう」がメインではない。 Data Augmentationについても議論しているがおまけ程度。より本質的な側面に切り込んでお り、意義がありそう。 • 人間が絵を描くプロセスを踏襲しており、直感的に理解しやすい。 • Conditional GANではいろいろな条件(Semantic Segmentation、クラスラベル、ポーズ……) を追加情報として与える風潮があるが、アノテーションデータが必要。スケッチに限れば機械的 に作り出せるので、Uncodintionalでもいける(アノテーション不要)。そこが面白い。
  3. SkrGANの特徴  問題意識 GANで失われがちな前面構造(血管、骨)は医療診断では重要。ここを鮮明に出したい  スケッチと着色の2ステージに分ける ⚫ 通常GAN:ノイズ→カラー画像という1ステージ ⚫ SkrGAN:ノイズ→スケッチ(モノクロ)、スケッチ→カラー画像という2ステージ

    2ステージにするのはS2GANなど前例はある。SkrGANは損失関数を工夫していて、2ステージ だがEnd-to-Endに訓練できる(はず)。SkrGANは訓練の誘導としてスケッチを入れる。 発想は「現実の絵画の描画手順( realistic drawing procedures of human painting )」からと記 されている。 眼底写真の生成 既存手法で一番まともそうなのがPGGAN 緑の矢印がSkrGANで改善してるポイント (各GANについては後述)
  4. スケッチの生成  本物のスケッチはどうするの?ス ケッチのデータが必要では? 不要。カラー画像を、 I. Sobelフィルターによるエッジ検出 II. ガウシアンローパスフィルターでノイズ を除去(ガウシアンぼかし)

    III. モルフォロジー変換でオープニングした あとクロージングする(詳しくは OpenCVのドキュメント参照) OpenCV等で機械的にスケッチは生成可能!  スケッチ生成のG/Dの構成は? PGGANを使う。低解像度→高解像度で訓練  スケッチ生成の損失関数は? 普通のGANと同じ。zはノイズ、lというlatent codeを用意し、要素積取ってるのが特徴
  5. カラーレンダリング  Image to imageのGAN。スケッチを 着色する。Gの構成はU-Net。  カラーレンダリングの損失関数は? (Adversarial loss)

    + λ×(L1 loss) L1 lossは教師あり学習と同じ。訓練を加速さ せる。λ=100(多少変えてもほとんど影響な い)。着色部分はpix2pixと同じ。  全体の損失関数は? スケッチと着色が一本の損失関数で表せるの でEnd-to-Endで訓練できるはず(コードが公 開されていないので詳細不明) 疑問点:PG-GANのProgressive Growing(低解像度→高解像度)の訓練をやっている間に 着色部分のU-Netはどう訓練するの? 訓練段階をスケッチと着色で分割する? U-NetもProgressive Growingするの? 偽のスケッチが出力されたらリサイズしてU-Netに入力するの?(特に記述がない)
  6. データと評価指標  3つのPublic dataと1つのPrivate data を使用  Public data 1.

    Chest X-Ray dataset:胸部X線画像 肺炎or正常、5863枚。Kaggleより 2. Kaggle Lung dataset:CTスキャン画像 肺のセグメンテーション。267枚。Kaggle 3. Brain MRI dataset:脳のMRI画像 147枚。有料らしい  Private data 病院から集めた6432枚の眼底写真からなる データセット  どのデータにおいても、ラベル情報 は不要(アノテーション要らない)  512x512の解像度で生成 TITAN XP2枚でバッチサイズ16で訓練  評価指標3つ→  MS-SSIM (multi-scale structural similarity) ピクセルの相関に注目した2画像間の類似度。 完全に同一画像なら1。 →本論文では「高いほうが良い」とあるが、 高すぎるとモード崩壊していることがあり、 低いほうが良いとする文献も多いのに注意。  SWD (Sliced Wasserstein Distance) ラプラシアンピラミッド(≒画像を周波数分 解)からパッチを取り、乱数で1次元に投射し たときのWasserstein距離。PGGANの指標。 Inceptionモデルに左右されないメリットがあ る。→「低い方が良い」  FID (Freshet Inception Distance) 訓練済みInceptionモデルの出力層における特 徴量で見たときの、本物-偽物間の2乗距離。 ただのL2距離ではなく、平均や共分散行列で 計算。 →「低いほうが良い」。直感的にはL2距離に 似ている。Inception scoreは本物の分布を見 ないのでその欠陥を補うために使われる。
  7. 実験結果  すべてのデータ、評価指標に対してSkrGANが一番良かった  他のGAN補足 1. DCGAN:多くのGANの雛形となった元祖 2. ACGAN:DCGANにクラスラベル、Dに画像分類を入れたConditional GAN。SNGANやSAGAN、BigGANの祖先。

    3. WGAN:Dにリプシッツ連続の制約を入れ、損失関数をWasserstein距離にしたGAN。モード崩壊が(ほぼ)起きな い。GPではなくWeight Clip版。 4. PGGAN:低→高解像度と段階的に訓練するGAN。速度・安定性、高解像度に強み。4つの中では結果がまとも。 眼底 (6432枚) 胸部X線 (5863枚) 肺CT (267枚) 脳MRI (147枚) ↑画像数が少ないとDCGAN, ACGAN, WGANが悪すぎ
  8. まとめ  スケッチによる「ガイド」を入れ、noise→imageのGANを、 noise→image + image→imageのタスクに分解したのが SkrGAN。データ数が少ない+ラベルがなくてもうまくいく。  最初にスケッチを作るというのは、人間と同じなので発想が とてもわかりやすい(私見)

     PGGAN+pix2pixなので、GANの割に訓練は安定しそう(私 見)  スケッチ(線画)が重要なのは、イラストでも変わりないの でSkrGANでお絵かきしたら楽しそう(私見)  Data Augmentationとして使えるかは、そのタスクにおいて スケッチがPseudo labelingとしてどの程度有効か、では? (私見)