論文の概要: A Morphology Focused Diffusion Probabilistic Model for Synthesis of Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13167v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 05:58:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 16:18:21.503108
• Title: A Morphology Focused Diffusion Probabilistic Model for Synthesis of Histopathology Images
• Title（参考訳）: 組織病理画像合成のための形態素焦点拡散確率モデル
• Authors: Puria Azadi Moghadam, Sanne van Delen, Karina C. Martin, Jochen Lennerz, Stephen Yip, Hossein Farahani, Ali Bashashati
• Abstract要約: 深層学習法は組織像の解析と分類に大きな進歩をもたらした。 これらの合成画像は、教育、熟練度テスト、プライバシ、データ共有など、病理学にいくつかの応用がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5541644538483947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual microscopic study of diseased tissue by pathologists has been the cornerstone for cancer diagnosis and prognostication for more than a century. Recently, deep learning methods have made significant advances in the analysis and classification of tissue images. However, there has been limited work on the utility of such models in generating histopathology images. These synthetic images have several applications in pathology including utilities in education, proficiency testing, privacy, and data sharing. Recently, diffusion probabilistic models were introduced to generate high quality images. Here, for the first time, we investigate the potential use of such models along with prioritized morphology weighting and color normalization to synthesize high quality histopathology images of brain cancer. Our detailed results show that diffusion probabilistic models are capable of synthesizing a wide range of histopathology images and have superior performance compared to generative adversarial networks.
• Abstract（参考訳）: 病理学者による疾患組織の顕微鏡的研究は、1世紀以上にわたって癌診断と予後の基盤となっている。 近年,組織画像の解析と分類において,深層学習法が大きな進歩を遂げている。 しかし, 病理組織像の生成にはそのようなモデルの有用性が限られている。 これらの合成画像は、教育、熟練度テスト、プライバシー、データ共有など、病理学にいくつかの応用がある。 近年,高画質画像を生成するために拡散確率モデルが導入された。 そこで本研究では,脳腫瘍の高品位組織病理像を合成するために,形態的重み付けと色彩正規化を優先したモデルの利用の可能性について初めて検討した。 以上の結果から,拡散確率モデルでは幅広い病理像の合成が可能であり,生成的対向ネットワークよりも優れた性能を有することが示された。

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