論文の概要: Diffusion Models for Medical Image Analysis: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07804v3
• Date: Sat, 3 Jun 2023 22:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 04:04:46.533261
• Title: Diffusion Models for Medical Image Analysis: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 医用画像解析のための拡散モデル:総合的調査
• Authors: Amirhossein Kazerouni, Ehsan Khodapanah Aghdam, Moein Heidari, Reza Azad, Mohsen Fayyaz, Ilker Hacihaliloglu, Dorit Merhof
• Abstract要約: 生成モデルのクラスである拡散モデルのデノイングは、近年、様々なディープラーニング問題に多大な関心を集めている。 拡散モデルは、その強いモードカバレッジと、生成されたサンプルの品質で広く評価されている。 本調査では,医療画像解析の分野における拡散モデルの概要について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.272308924113656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion models, a class of generative models, have garnered immense interest lately in various deep-learning problems. A diffusion probabilistic model defines a forward diffusion stage where the input data is gradually perturbed over several steps by adding Gaussian noise and then learns to reverse the diffusion process to retrieve the desired noise-free data from noisy data samples. Diffusion models are widely appreciated for their strong mode coverage and quality of the generated samples despite their known computational burdens. Capitalizing on the advances in computer vision, the field of medical imaging has also observed a growing interest in diffusion models. To help the researcher navigate this profusion, this survey intends to provide a comprehensive overview of diffusion models in the discipline of medical image analysis. Specifically, we introduce the solid theoretical foundation and fundamental concepts behind diffusion models and the three generic diffusion modelling frameworks: diffusion probabilistic models, noise-conditioned score networks, and stochastic differential equations. Then, we provide a systematic taxonomy of diffusion models in the medical domain and propose a multi-perspective categorization based on their application, imaging modality, organ of interest, and algorithms. To this end, we cover extensive applications of diffusion models in the medical domain. Furthermore, we emphasize the practical use case of some selected approaches, and then we discuss the limitations of the diffusion models in the medical domain and propose several directions to fulfill the demands of this field. Finally, we gather the overviewed studies with their available open-source implementations at https://github.com/amirhossein-kz/Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imaging.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの一種である分母拡散モデルは、近年、様々なディープラーニング問題に多大な関心を集めている。 拡散確率モデルは、ガウス雑音を付加することにより入力データが徐々に数段にわたって摂動する前方拡散段階を定義し、その後拡散過程を逆転してノイズのないデータをノイズデータから取得する。 拡散モデルは、既知の計算負荷にもかかわらず、強いモードカバレッジと生成サンプルの品質で広く評価されている。 コンピュータビジョンの進歩に乗じて、医療画像の分野でも拡散モデルへの関心が高まっている。 本研究は, 医用画像解析の分野における拡散モデルの概要を明らかにすることを目的としている。 具体的には,拡散モデルと拡散確率モデル,雑音条件スコアネットワーク,確率微分方程式という3つの汎用拡散モデルフレームワークの背後にある固体理論的基礎と基本概念を紹介する。 そこで我々は,医療領域における拡散モデルの系統分類を提供し,その応用,画像のモダリティ,興味の組織,アルゴリズムに基づく多視点分類を提案する。 この目的のために,医療領域における拡散モデルの広範な応用について紹介する。 さらに,いくつかのアプローチの実用化事例を強調し,医療領域における拡散モデルの限界を議論し,この分野の要求を満たすためのいくつかの方向性を提案する。 最後に、利用可能なオープンソース実装に関する概要研究をhttps://github.com/amirhossein-kz/Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imagingにまとめる。

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