Применение автоэнкодеров для создания синтетических медицинских изображений

В работе рассматривалось использование сверточного автоэнкодера для генерации синтетических изображений головного мозга на основе данных магнитно-резонансной томографии (МРТ). Цель исследования - изучение возможностей автоэнкодера в создании реалистичных синтетических изображений, которые могут использоваться для увеличения объема данных при обучении моделей машинного обучения, занимающихся детекцией опухолей мозга. В качестве исходных данных был использован открытый датасет снимков МРТ головного мозга, содержащий как нормальные изображения, так и изображения с опухолями. Для построения модели автоэнкодера применялась архитектура сверточной нейронной сети, адаптированная под особенности медицинских изображений. В ходе работы была проведена предобработка данных, обучение модели и анализ качества сгенерированных изображений. Эксперименты показали, что автоэнкодер способен эффективно кодировать и восстанавливать изображения, а также генерировать новые данные, сохраняющие ключевые характеристики исходных снимков.