基于改进PGGAN的口腔图像数据增强算法

作     者：翁鹏涛 杜玉军 张道奥 刘青 王舒研 汪苑苑 WENG Peng-tao;DU Yu-jun;ZHANG Dao-ao;LIU Qing;WANG Shu-yan;WANG Yuan-yuan

作者机构：西安工业大学光电工程学院陕西西安710021 空军军医大学第三附属医院口腔粘膜科陕西西安710032 军事口腔医学国家重点实验室(国家口腔疾病临床医学研究中心)陕西西安710032 

基　　金：军事口腔医学国家重点实验室基金项目(2019ZA07) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2022年第43卷第11期

页      码：3225-3234页

摘      要：为解决口腔图像数据量小与图像高质量、高细节需求间的矛盾,研究一种传统数据增强和渐进增长式生成对抗网络(progressive growing of generative adversarial networks,PGGAN)算法相结合的数据增强方法。利用渐进式增长的网络结构和网络平滑机制,实现病灶图像的扩增,解决传统数据增强算法对图像多样性提升的局限性问题。针对PGGAN算法生成病灶细节存在缺陷的问题,结合轻量化的注意力机制,优化PGGAN算法,提升图像的质量。实验结果表明,针对口腔白斑和口腔扁平苔藓数据集,改进PGGAN算法生成图像的质量和多样性均有所提升。通过与其它典型网络的对比实验,进一步验证了算法的有效性。

主 题 词：生成对抗网络 数据增强 口腔图像 注意力机制 渐进式增长 平滑机制 图像质量 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2022.11.030

馆 藏 号：203115516...