의료 영상의 익명화는 시험 대상자의 신원을 보호하기 위해 필요하며, 따라서 데이터 공유 에 있어서 필수적인 단계이다. 그러나 딥 러닝의 발전은 익명성을 보장하기 위해 적용해야 하는 왜곡의 양에 대한 한계를 높일 수 있다.
따라서 이러한 가능성을 테스트하기 위해, 익명화 된 데이터에서 얼굴 특징을 재구성하기 위한 GAN을 이용해 익명화된 MRI 이미지를 재구성 할 것이다. 얼굴이 포함된 mri 이미지를 defacing tool(pydeface)을 이용해 reface한 다음 CycleGAN, DCGAN 등 GAN기법을 이용해 refacing에 대한 성능 평가를 진행하고 비교 분석한다.
- IXI Datasets
- 원본 : 581개 (224 x 224)
- Sagital 방향으로 각각 임의의 좌표 값으로 10배 증강 후 학습 (5810개)
참고 사진
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- Deface tool : https://github.com/poldracklab/pydeface
- 선행 논문 : https://arxiv.org/abs/1810.06455