Разработка генеративно-состязательной нейросети для генерации КТ-изображений грудной клетки человека

Abstract

КТ-изображения грудной клетки являются важным инструментом для диагностики заболеваний легких, сердца и других органов, расположенных в грудной клетке человека. Однако найти подобные изображения в свободном доступе довольно проблематично, поскольку данные о пациентах относятся к врачебной тайне. Самостоятельное же получение КТ-изображений требует значительных затрат времени и денег. Разработка генеративно-состязательной нейросети может значительно упростить процесс получения КТ-изображений грудной клетки и снизить затраты на сбор данных. Полученные с помощью генератора изображения можно использовать для наполнения датасетов, используемых при обучении других нейросетей.

CT images of the chest are an important tool for diagnosing diseases of the lungs, heart and other organs located in the human chest. However, it is quite problematic to find such images in the public domain, since patient data is a medical secret. Independent acquisition of CT images requires considerable time and money. The development of a generative-adversarial neural network can significantly simplify the process of obtaining CT images of the chest and reduce the cost of data collection. The images obtained with the help of the generator can be used to fill datasets used in training other neural networks.