생성적 적대 신경망을 이용한 MRI 데이터의 고급 데이터 증강 기법

이 논문은 생성적 적대 신경망을 이용한 데이터 증강에 대한 새로운 방법론을 제시한다. 전통적인 증강 전략은 의료 데이터셋의 경우처럼 이미지가 엄격한 기준을 따르는 작업에서 심각하게 제한된다. ADNI 데이터셋에서 수행된 실험은 GAN을 통한 증강이 전통적인 방법보다 큰 차이로 우수함을 입증했으며, 이는 검증 정확도와 보류 테스트 세트에 대한 모델의 일반화 능력을 기준으로 한다. 전통적인 데이터 증강이 분류 과정에 아무런 도움을 주지 않는 것처럼 보였음에도 불구하고, GAN 기반 증강을 추가함으로써 11.68%의 정확도 향상이 이루어졌다. 더욱이, 전통적인 증강과 GAN 기반 증강 방식을 결합함으로써 더욱 높은 정확도에 도달할 수 있다.