論文の概要: What Does DALL-E 2 Know About Radiology?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13696v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 21:15:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 16:30:02.659022
• Title: What Does DALL-E 2 Know About Radiology?
• Title（参考訳）: DALL-E 2は放射線学について何を知っているのか?
• Authors: Lisa C. Adams, Felix Busch, Daniel Truhn, Marcus R. Makowski, Hugo JWL. Aerts, Keno K. Bressem
• Abstract要約: DALL-E 2は、画像のゼロショットテキスト・ツー・イメージ生成、画像の元の境界を超えての継続、要素の削除などの観点から、将来性のあるX線画像の関連表現を学習したことを示す。 したがって、これらのモデルをさらに細調整して各領域に適応させる必要が生じたとしても、生成モデルのラジオロジカルデータの増大と生成は実現可能と考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models such as DALL-E 2 could represent a promising future tool for image generation, augmentation, and manipulation for artificial intelligence research in radiology provided that these models have sufficient medical domain knowledge. Here we show that DALL-E 2 has learned relevant representations of X-ray images with promising capabilities in terms of zero-shot text-to-image generation of new images, continuation of an image beyond its original boundaries, or removal of elements, while pathology generation or CT, MRI, and ultrasound images are still limited. The use of generative models for augmenting and generating radiological data thus seems feasible, even if further fine-tuning and adaptation of these models to the respective domain is required beforehand.
• Abstract（参考訳）: dall-e 2のような生成モデルは、放射線学における人工知能研究のための画像生成、拡張、操作のための将来の有望なツールであり、これらのモデルには十分な医療領域知識がある。 そこで,DALL-E 2は画像のゼロショットテキスト・画像生成,画像の元々の境界を超えての継続,要素の除去など,将来性のあるX線画像の関連表現を学習し,画像のCT,MRI,超音波画像はいまだに限られていることを示す。 したがって、これらのモデルをさらに細調整して各領域に適応させる必要が生じたとしても、生成モデルのラジオロジカルデータの増大と生成は実現可能と考えられる。

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