董浩華

GANによる肝臓腫瘍の異常検出 訓練セットとして正常データ（健康な肝臓データ）のみを用いて、U-Net構造を用いて敵対学習訓練を行い、入力画像と一致した出力を目標とした。 その結果、異常データ（肝臓に腫瘍があるデータ）を出力することで、腫瘍部分の表示がある程度軽減され、異常データを正常データに近づけることができることがわかった。 正常データと異常データの差は、出力と入力の差と特徴空間の差分を利用して分類する。 この試験の結果、4つの異なる腫瘍の平均AUCは0.805であった。