camescopetech/GenAI_DeepLesion
SUMMARY AI summary by gpt-5-mini
本プロジェクトは、CTデータセット DeepLesion の肺病変（Coarse_lesion_type==5）を抽出して、2種類の変分オートエンコーダ（GVAE：ガウス事前分布、DirVAE：ディリクレ事前分布）を比較する研究実装です。主な目的は再構成品質（SSIM、MSE、MAE）、潜在空間構造（UMAP）、視覚的な disentanglement（潜在変化のトラバース）を評価することです。実装は単一のノートブック（main.ipynb）にまとまり、画像はクロップ・HUウィンドウ（-1000〜400）・64×64 にリサイズして正規化、70/15/15 に分割して学習します。両モデルは同一の畳み込みエンコーダ・デコーダ（潜在次元256）を共有し、損失はL1＋SSIMとKLアニーリングを組み合わせます。結果は GVAE が再構成指標で優位（SSIM 0.294 vs 0.248）かつ多くの潜在次元を活用（249/256）する一方、DirVAE は強いスパース化により潜在崩壊（3/256）を起こし再構成性能が低かったと報告しています。Kaggle 上で再現可能で、結果は results/ に図やCSVで保存されます。
Language breakdown (by bytes)
Owner
AI Engineering student @ CY Tech · ML for healthcare · Medical imaging & clinical NLP · Apprentice @ La Forge · Previously @ TALOS Lab
Dates
| Created on GitHub | 2026-05-09 |
| Last push | 2026-05-09 |
| First seen here | 2026-05-09 |
| Last fetched | 2026-05-09 14:57 |
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