Online English Summarizer tool, free and accurate!
Deep learning has become a popular tool for medical image analysis, but the limited availability of training data remains a major challenge, particularly in the medical field where data acquisition can be costly and subject to privacy regulations.We provide an overview of the current state of the art in each of these models and discuss their potential for use in different downstream tasks in medical imaging, including classification, segmentation, and cross-modal translation.To address this issue, a growing number of studies have proposed the use of deep generative models to generate more realistic and diverse data that conform to the true distribution of the data.
Deep learning has become a popular tool for medical image analysis, but the limited
availability of training data remains a major challenge, particularly in the medical field where data
acquisition can be costly and subject to privacy regulations. Data augmentation techniques offer a
solution by artificially increasing the number of training samples, but these techniques often produce
limited and unconvincing results. To address this issue, a growing number of studies have proposed
the use of deep generative models to generate more realistic and diverse data that conform to the true
distribution of the data. In this review, we focus on three types of deep generative models for medical
image augmentation: variational autoencoders, generative adversarial networks, and diffusion
models. We provide an overview of the current state of the art in each of these models and discuss
their potential for use in different downstream tasks in medical imaging, including classification,
segmentation, and cross-modal translation. We also evaluate the strengths and limitations of each
model and suggest directions for future research in this field. Our goal is to provide a comprehensive
review about the use of deep generative models for medical image augmentation and to highlight
the potential of these models for improving the performance of deep learning algorithms in medical
image analysis.
Summarize English and Arabic text using the statistical algorithm and sorting sentences based on its importance
You can download the summary result with one of any available formats such as PDF,DOCX and TXT
ٌYou can share the summary link easily, we keep the summary on the website for future reference,except for private summaries.
We are working on adding new features to make summarization more easy and accurate
أُعُلن، اليوم السبت، حالة الإغلاق المؤقت لجميع مراكز توزيع المساعدات الأمريكية في قطاع غزة، عقب إصاب...
This paragraph is a description about ... The relation).. I am ... (name of the person)....•• is thi...
عام. يمكن القول إن نظام المعلومات يعزز شفافية السوق من خلال توفير المعلومات اللازمة ويعزز تداولية ال...
In this presentation, I will focus on main points: First, I will provide a definition of the concep...
في خسائر فادحة للذرة، والمحاصيل السكرية، والأعلاف النجيلية، والكينوا. لمواجهة هذه التحديات بفعالية،...
أدى الإنترنت والتطور الرقمي إلى إحداث تحول جذري في أساليب التواصل وتبادل المعلومات بين الأفراد. فنحن...
تم في هذا المشروع تطبيق مكونات الواجهة الأمامية (Front-end) والواجهة الخلفية (Back-end) الشائعة لضما...
تُعد عدالة الأحداث من أهم القضايا التي تشغل الأنظمة القانونية والاجتماعية في مختلف دول العالم، نظرًا...
كان تحالف ديلوس في البداية قوة دفاعية ناجحة، لكنه تحول مع الوقت إلى أداة للسيطرة الأثينية، مما أدى إ...
--- ### **التعريف:** عوائق التعلم التنظيمي هي **عوائق إدراكية، أو ثقافية، أو هيكلية، أو شخصية** تم...
أولا شعر الحزب الزبيري بدا يتنصيب عبد الله بن الزبير نفسه خليفة على الحجاز، واستمر تسع سنوات، وانته...
ث- الصراع: يعتبر من المفاهيم الأقرب لمفهوم الأزمة، حيث أن العديد من الأزمات تنبع من صراع بين طرفين...