論文の概要: DiffusionCT: Latent Diffusion Model for CT Image Standardization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08815v1
- Date: Fri, 20 Jan 2023 22:13:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 16:27:35.475165
- Title: DiffusionCT: Latent Diffusion Model for CT Image Standardization
- Title（参考訳）: DiffusionCT:CT画像標準化のための潜時拡散モデル
- Authors: Md Selim, Jie Zhang, Michael A. Brooks, Ge Wang, Jin Chen
- Abstract要約: 既存のCT画像調和モデルは、限られた性能で教師付きまたは半教師付き技術に依存している。
我々は,拡散型CT画像標準化モデルDiffusionCTを提案し,遅延分布を標準分布にマッピングすることで遅延空間で動作する。
Unetエンコーダから出力された符号化表現は拡散モデルを通過し、拡散モデルはその分布を対象の標準画像領域にマッピングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.312998333278802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Computed tomography (CT) imaging is a widely used modality for early lung
cancer diagnosis, treatment, and prognosis. Features extracted from CT images
are now accepted to quantify spatial and temporal variations in tumor
architecture and function. However, CT images are often acquired using scanners
from different vendors with customized acquisition standards, resulting in
significantly different texture features even for the same patient, posing a
fundamental challenge to downstream studies. Existing CT image harmonization
models rely on supervised or semi-supervised techniques, with limited
performance. In this paper, we have proposed a diffusion-based CT image
standardization model called DiffusionCT which works on latent space by mapping
latent distribution into a standard distribution. DiffusionCT incorporates an
Unet-based encoder-decoder and a diffusion model embedded in its bottleneck
part. The Unet first trained without the diffusion model to learn the latent
representation of the input data. The diffusion model is trained in the next
training phase. All the trained models work together on image standardization.
The encoded representation outputted from the Unet encoder passes through the
diffusion model, and the diffusion model maps the distribution in to target
standard image domain. Finally, the decode takes that transformed latent
representation to synthesize a standardized image. The experimental results
show that DiffusionCT significantly improves the performance of the
standardization task.
- Abstract（参考訳）: CTは早期肺癌の診断,治療,予後に広く用いられている。
CT画像から抽出された特徴は、腫瘍構造と機能における空間的・時間的変動を定量化するために受け入れられている。
しかし、CT画像は、カスタマイズされた取得基準を持つ異なるベンダーのスキャナーを使用して取得されることが多く、結果として同じ患者であってもテクスチャが著しく異なるため、下流の研究には根本的な課題が生じる。
既存のCT画像調和モデルは、限られた性能で教師付きまたは半教師付き技術に依存している。
本稿では,潜時分布を標準分布にマッピングすることで潜時空間に作用する拡散型ct画像標準化モデルについて提案する。
DiffusionCTには、Unetベースのエンコーダデコーダと、そのボトルネック部分に埋め込まれた拡散モデルが組み込まれている。
Unetはまず拡散モデルなしでトレーニングを行い、入力データの潜在表現を学習した。
拡散モデルは次のトレーニングフェーズで訓練される。
訓練されたモデルはすべて、画像の標準化に協力する。
Unetエンコーダから出力された符号化表現は拡散モデルを通過し、拡散モデルはその分布を対象の標準画像領域にマッピングする。
最後に、デコードはその変換された潜在表現を使って標準化された画像を合成する。
実験の結果,DiffusionCTは標準化タスクの性能を著しく向上させることがわかった。
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