Label-Free Liver Tumor Segmentation
原文：基于规则生成带有肿瘤的CT图像，随后进行将合成数据用于分割模型训练。
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动机
在没有标注的前提下，通过生成CT图像的方式训练分割模型。
方法
- 分割血管，保证生成的肿瘤区域不在血管上
- 分别合成纹理和形状
- 将合成肿瘤放置在CT上，并进行平滑
具体细节和任务本身强相关，详见原文。
实验
医生难以区分合成数据和真实数据。
使用本文方法的合成数据训练的分割模型有明显的性能提升。
总结
相较于更具“创新”的生成模型，本文基于规则的方法虽然较为古典，但是更加契合任务本身的需求：生成合理自然的CT图像以及精准对应的掩码标注。由于深度生成模型较为“黑盒”，因此在合理性和可控性上反而不如基于规则的方法，