Photorealistic Colonoscopy Image Generation

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.26754/jji-i3a.202613319

Resumen

This paper explores controlled synthetic colonoscopy image generation with polyps using ControlNet and depth maps. Generated images augment training of a polyp segmentation network, reducing reliance on real clinical data. PolypMini, the best generated dataset, achieves competitive results for standard and small morphologies compared with real-data training. 

 

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Publicado

2026-07-17

Número

Sección

Artículos (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones)

Cómo citar

Villanueva, Ángel, Murillo Arnal, A. C., Tomasini, C., & Leon Barbed, O. (2026). Photorealistic Colonoscopy Image Generation. Jornada De Jóvenes Investigadores Del I3A, 14. https://doi.org/10.26754/jji-i3a.202613319