Une équipe de recherche en imagerie médicale doit créer un vaste jeu de données d’entraînement diversifié sans disposer d’un accès illimité à des données réelles de patients. Le pipeline génère des images synthétiques, les fait valider, puis les intègre au processus d’entraînement du modèle.
Comprenez les décisions qui le sous-tendent.
Vérifier que les données réelles collectées atteignent les seuils de qualité avant le prétraitement.
Vérifier que les images synthétiques générées sont suffisamment réalistes pour être approuvées par des experts du domaine.
Prévoir des boucles itératives pour la collecte de données et le réglage des hyperparamètres GAN/VAE.
Réutilisable pour tout flux de génération de données synthétiques dans des domaines réglementés comme la santé, où la qualité des données et la validation du réalisme sont essentielles avant l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique.