[en] In medical imaging tasks, annotations are made by radiologists with expert knowledge on the data and task. Therefore, Histology images are especially difficult to collect as they are: expensive, time consuming and information can not be always disclosed for research. To tackle all these issues data augmentation is a popular solution. Data augmentation, consist of generating new training samples from existing ones, boosting the size of the dataset. When applying any type of artificial neural network, the size of the training is key factor to be successful. especially when employing supervised machine learning algorithms that require labelled data and large training examples. We present a method for generating synthetic medical images using recently presented deep learning Generative Adversarial Networks (GANs). Furthermore, we show that generated histology images can be used for synthetic data augmentation and improve the performance of CNN for medical image classification. The GAN is a non-supervised machine learning technique where one network generates candidates (generative) and the other evaluates them (discriminative) to generate new sample like the original. In our case we will focus in a type of GAN called Deep Convolution Generative Convolutional Network (DCGAN) where the CNN architecture is used in both networks and the discriminator is reverting the process created by the generator. Finally, we will apply this technique, for data augmentation, with two different datasets: Narrow bone and Breast tissue histology image. To check the result, we will classify the synthetic images with a pre-trained CNN with real images and labelled by specialist.

[es] En las tareas de imagenología médica, los radiólogos realizan anotaciones con conocimiento experto sobre los datos y la tarea. Por lo tanto, las imágenes de histología son especialmente difíciles de recopilar, ya que son caras, requieren mucho tiempo y la información no siempre se puede divulgar para la investigación. Para abordar todos estos problemas, el aumento de datos es una solución popular. El aumento de datos consiste en generar nuevas muestras de entrenamiento a partir de las existentes, aumentando el tamaño del conjunto de datos. Cuando se aplica cualquier tipo de red neuronal artificial, el tamaño de la capacitación es un factor clave para tener éxito. especialmente cuando se emplean algoritmos supervisados ¿¿de aprendizaje automático que requieren datos etiquetados y grandes ejemplos de capacitación. Presentamos un método para generar imágenes médicas sintéticas utilizando redes de adversarios generativos de aprendizaje profundo recientemente presentadas. Además, mostramos que las imágenes histológicas generadas pueden usarse para el aumento de datos sintéticos y mejorar el rendimiento de CNN para la clasificación de imágenes médicas. La GAN es una técnica de aprendizaje automático no supervisada en la que una red genera candidatos (generativos) y la otra los evalúa (discriminativos) para generar una nueva muestra como la original. En nuestro caso, nos enfocaremos en un tipo de GAN llamada Red Convolucional Generativa de Convolución Profunda (DCGAN) donde la arquitectura CNN se usa en ambas redes y el discriminador está revirtiendo el proceso creado por el generador. Por último, aplicaremos esta técnica, para el aumento de datos, con dos conjuntos de datos diferentes: imagen de histología de tejido mamario y hueso estrecho. Para verificar el resultado, clasificaremos las imágenes sintéticas con un CNN pre-entrenado con imágenes reales y etiquetado por un especialista.