論文の概要: MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00611v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 17:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 14:08:47.095978
• Title: MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model
• Title（参考訳）: MedSegDiff:拡散確率モデルによる医用画像分割
• Authors: Junde Wu, Huihui Fang, Yu Zhang, Yehui Yang, Yanwu Xu
• Abstract要約: 拡散モデル(DPM)は近年,コンピュータビジョンにおいて最もホットな話題の1つとなっている。 MedSegDiff と名付けた一般的な医用画像分割タスクに対する DPM ベースモデルを提案する。 実験の結果,MedSegDiff は最先端 (SOTA) 手法よりも高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.910108260704964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion probabilistic model (DPM) recently becomes one of the hottest topic in computer vision. Its image generation application such as Imagen, Latent Diffusion Models and Stable Diffusion have shown impressive generation capabilities, which aroused extensive discussion in the community. Many recent studies also found it useful in many other vision tasks, like image deblurring, super-resolution and anomaly detection. Inspired by the success of DPM, we propose the first DPM based model toward general medical image segmentation tasks, which we named MedSegDiff. In order to enhance the step-wise regional attention in DPM for the medical image segmentation, we propose dynamic conditional encoding, which establishes the state-adaptive conditions for each sampling step. We further propose Feature Frequency Parser (FF-Parser), to eliminate the negative effect of high-frequency noise component in this process. We verify MedSegDiff on three medical segmentation tasks with different image modalities, which are optic cup segmentation over fundus images, brain tumor segmentation over MRI images and thyroid nodule segmentation over ultrasound images. The experimental results show that MedSegDiff outperforms state-of-the-art (SOTA) methods with considerable performance gap, indicating the generalization and effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(DPM)は近年,コンピュータビジョンにおいて最もホットな話題の一つとなっている。 ImagenやLatent Diffusion Models、Stable Diffusionといった画像生成アプリケーションは、素晴らしい生成能力を示しており、コミュニティで広く議論されている。 多くの最近の研究は、画像の劣化、超解像、異常検出など、他の視覚的タスクにも有用であることを示した。 DPM の成功に触発されて,一般医用画像分割作業に向けた最初の DPM ベースモデルを提案し,MedSegDiff と命名した。 医用画像セグメンテーションにおけるDPMのステップワイド領域の注意力を高めるために,各サンプリングステップの状態適応条件を確立する動的条件エンコーディングを提案する。 さらに、このプロセスにおける高周波雑音成分の負の効果を排除するために、FF-Parser(Feature Frequency Parser)を提案する。 我々はMedSegDiffを,眼底画像に対する光カップのセグメンテーション,MRI画像に対する脳腫瘍のセグメンテーション,超音波画像に対する甲状腺結節のセグメンテーションの3つの課題について検証した。 実験の結果,MedSegDiffは高い性能差で最先端(SOTA)手法より優れており,提案モデルの一般化と有効性を示している。

関連論文リスト

• A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
  ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z)
• Denoising Diffusions in Latent Space for Medical Image Segmentation [14.545920180010201]
  拡散モデル(DPM)は画像生成において顕著な性能を示しており、しばしば他の生成モデルよりも優れている。 医用画像セグメンテーションのための潜在空間で拡散する新しい条件生成モデリングフレームワーク(LDSeg)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T18:44:38Z)
• Introducing Shape Prior Module in Diffusion Model for Medical Image Segmentation [7.7545714516743045]
  拡散確率モデル(DDPM)を利用したVerseDiff-UNetというエンドツーエンドフレームワークを提案する。 我々のアプローチは拡散モデルを標準のU字型アーキテクチャに統合する。 本手法はX線画像から得られた脊椎画像の1つのデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T03:05:00Z)
• Diffusion Models for Counterfactual Generation and Anomaly Detection in Brain Images [39.94162291765236]
  病気の画像の健全なバージョンを生成し,それを用いて画素単位の異常マップを得るための弱教師付き手法を提案する。 健常者を対象にした拡散モデルを用いて, サンプリングプロセスの各ステップで拡散拡散確率モデル (DDPM) と拡散拡散確率モデル (DDIM) を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T21:56:50Z)
• On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
  深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。 DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。 本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z)
• Ambiguous Medical Image Segmentation using Diffusion Models [60.378180265885945]
  我々は,グループ洞察の分布を学習することで,複数の可算出力を生成する単一拡散モデルに基づくアプローチを提案する。 提案モデルでは,拡散の固有のサンプリングプロセスを利用してセグメンテーションマスクの分布を生成する。 その結果,提案手法は既存の最先端曖昧なセグメンテーションネットワークよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:58:22Z)
• DiffMIC: Dual-Guidance Diffusion Network for Medical Image Classification [32.67098520984195]
  一般医用画像分類のための拡散モデル(DiffMIC)を提案する。 実験の結果,DiffMICは最先端の手法よりも有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-19T09:15:45Z)
• MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer [53.575573940055335]
  我々は、MedSegDiff-V2と呼ばれるトランスフォーマーベースの拡散フレームワークを提案する。 画像の異なる20種類の画像分割作業において,その有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T03:42:36Z)
• Modality Completion via Gaussian Process Prior Variational Autoencoders for Multi-Modal Glioma Segmentation [75.58395328700821]
  本稿では,患者スキャンに欠落するサブモダリティを1つ以上のインプットするために,MGP-VAE(Multi-modal Gaussian Process Prior Variational Autoencoder)を提案する。 MGP-VAEは、変分オートエンコーダ(VAE)に先立ってガウス過程(GP)を利用して、被験者/患者およびサブモダリティ相関を利用することができる。 4つのサブモダリティのうち2つ、または3つが欠落している脳腫瘍に対するMGP-VAEの適用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T19:06:34Z)
• Multifold Acceleration of Diffusion MRI via Slice-Interleaved Diffusion Encoding (SIDE) [50.65891535040752]
  本稿では,Slice-Interleaved Diffusionと呼ばれる拡散符号化方式を提案する。 SIDEは、拡散重み付き(DW)画像ボリュームを異なる拡散勾配で符号化したスライスでインターリーブする。 また,高いスライスアンサンプデータからDW画像を効果的に再構成するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T14:48:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。