論文の概要: Medical Diffusion -- Denoising Diffusion Probabilistic Models for 3D Medical Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03364v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 08:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 16:36:36.136790
• Title: Medical Diffusion -- Denoising Diffusion Probabilistic Models for 3D Medical Image Generation
• Title（参考訳）: 医用拡散-3次元医用画像生成のための拡散確率モデル
• Authors: Firas Khader, Gustav Mueller-Franzes, Soroosh Tayebi Arasteh, Tianyu Han, Christoph Haarburger, Maximilian Schulze-Hagen, Philipp Schad, Sandy Engelhardt, Bettina Baessler, Sebastian Foersch, Johannes Stegmaier, Christiane Kuhl, Sven Nebelung, Jakob Nikolas Kather, Daniel Truhn
• Abstract要約: 拡散確率モデルが高品質な医用画像データを合成可能であることを示す。 本研究は,2人の医療専門家による読影研究を通じて,そのパフォーマンスを定量的に測定する。 自己教師付き事前訓練において合成画像が利用可能であることを示し,データ不足時の乳房分割モデルの性能向上を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6486409713123691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in computer vision have shown promising results in image generation. Diffusion probabilistic models in particular have generated realistic images from textual input, as demonstrated by DALL-E 2, Imagen and Stable Diffusion. However, their use in medicine, where image data typically comprises three-dimensional volumes, has not been systematically evaluated. Synthetic images may play a crucial role in privacy preserving artificial intelligence and can also be used to augment small datasets. Here we show that diffusion probabilistic models can synthesize high quality medical imaging data, which we show for Magnetic Resonance Images (MRI) and Computed Tomography (CT) images. We provide quantitative measurements of their performance through a reader study with two medical experts who rated the quality of the synthesized images in three categories: Realistic image appearance, anatomical correctness and consistency between slices. Furthermore, we demonstrate that synthetic images can be used in a self-supervised pre-training and improve the performance of breast segmentation models when data is scarce (dice score 0.91 vs. 0.95 without vs. with synthetic data).
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの最近の進歩は、画像生成に有望な結果をもたらしている。 特に拡散確率モデルは、dall-e 2 と imagen で示されるように、テキスト入力から現実的な画像を生成する。 しかし、画像データが通常3次元ボリュームからなる医学におけるそれらの使用は体系的に評価されていない。 合成画像は、プライバシ保護人工知能において重要な役割を果たすと同時に、小さなデータセットの強化にも使用できる。 本稿では,拡散確率モデルを用いて高品質な医用画像データを合成し,磁気共鳴画像(MRI)とCT画像(CT)に応用できることを示す。 本研究は,合成画像の品質を3つのカテゴリに分類した2人の医療専門家を対象に,実写画像の外観,解剖学的正確性,スライス間の整合性について定量的に測定した。 さらに, 自己教師付き事前学習において合成画像が利用可能であり, データ不足時の乳房分節モデルの性能向上が期待できることを示した(合成データでは0.91 点対 0.95 点)。

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