論文の概要: DiffusionCT: Latent Diffusion Model for CT Image Standardization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08815v2
- Date: Sat, 25 Mar 2023 21:29:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 00:54:34.295015
- 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、GANベースの教師付きまたは半教師付き学習に依存しており、性能は限られている。
この研究は、異なるベンダーやプロトコルから取得したCT画像を標準化するために、DiffusionCTと呼ばれる新しい拡散ベースモデルを用いたCT画像調和の問題に対処する。
DiffusionCTを用いた標準化タスクの性能向上実験を行った。
- 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) is one of the modalities for effective lung cancer
screening, diagnosis, treatment, and prognosis. The features extracted from CT
images are now used to quantify spatial and temporal variations in tumors.
However, CT images obtained from various scanners with customized acquisition
protocols may introduce considerable variations in texture features, even for
the same patient. This presents a fundamental challenge to downstream studies
that require consistent and reliable feature analysis. Existing CT image
harmonization models rely on GAN-based supervised or semi-supervised learning,
with limited performance. This work addresses the issue of CT image
harmonization using a new diffusion-based model, named DiffusionCT, to
standardize CT images acquired from different vendors and protocols.
DiffusionCT operates in the latent space by mapping a latent non-standard
distribution into a standard one. DiffusionCT incorporates an Unet-based
encoder-decoder, augmented by a diffusion model integrated into the bottleneck
part. The model is designed in two training phases. The encoder-decoder is
first trained, without embedding the diffusion model, to learn the latent
representation of the input data. The latent diffusion model is then trained in
the next training phase while fixing the encoder-decoder. Finally, the decoder
synthesizes a standardized image with the transformed latent representation.
The experimental results demonstrate a significant improvement in the
performance of the standardization task using DiffusionCT.
- Abstract（参考訳）: CT(Computed tomography)は, 肺癌検診, 診断, 治療, 予後の指標の1つである。
ct画像から抽出された特徴は、現在、腫瘍の空間的および時間的変化を定量するために使用されている。
しかし,スキャンプロトコルをカスタマイズした各種スキャナから得られたCT画像は,同一患者であってもテクスチャ特性にかなりの変化をもたらす可能性がある。
これは、一貫した信頼性のある特徴分析を必要とする下流の研究に根本的な課題をもたらす。
既存のCT画像調和モデルは、GANベースの教師付きまたは半教師付き学習に依存しており、性能は限られている。
この研究は、異なるベンダーやプロトコルから取得したCT画像を標準化するために、DiffusionCTと呼ばれる新しい拡散ベースモデルを用いたCT画像調和の問題に対処する。
DiffusionCTは、潜在非標準分布を標準分布にマッピングすることで、潜時空間で動作する。
diffusionctには、unetベースのエンコーダ-デコーダが組み込まれており、ボトルネック部分に統合された拡散モデルによって拡張されている。
モデルは2つのトレーニングフェーズで設計されている。
エンコーダ-デコーダは、まず拡散モデルを埋め込むことなく、入力データの潜在表現を学ぶために訓練される。
次に、エンコーダ-デコーダを固定しながら、潜在拡散モデルを次のトレーニングフェーズで訓練する。
最後に、デコーダは変換された潜在表現で標準化された画像を合成する。
実験の結果,DiffusionCTを用いた標準化タスクの性能が大幅に向上した。
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