Exploring deep generative models for improved data generation in hypertrophic cardiomyopathy

Data generation strategies are essential for addressing the challenge of limited training data in deep learning-based medical image analysis, particularly for hypertrophic cardiomyopathy (HCM) using magnetic resonance imaging (MRI). Unlike traditional augmentation techniques, deep generative models...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	INGENIUS H. 34; S. 116 - 125
Hauptverfasser:	Rayavarapu, Swarajya Madhuri, Rao, Gottapu Sasibhushana
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Cuenca Universidad Politécnica Salesiana del Ecuador 01.07.2025 Universidad Politécnica Salesiana
Schlagworte:	Artificial intelligence Cardiomyopathy Data compression Data Generation Datasets Deep learning Diffusion models Generative Adversarial networks Magnetic resonance imaging Neural networks Probability distribution Variational autoencoders
ISSN:	1390-650X, 1390-860X
Online-Zugang:	Volltext
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