論文の概要: MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11798v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 03:42:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-05 04:26:24.254282
• Title: MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer
• Title（参考訳）: MedSegDiff-V2: Transformer を用いた拡散型医用画像分割
• Authors: Junde Wu, Rao Fu, Huihui Fang, Yu Zhang, Yanwu Xu
• Abstract要約: 拡散確率モデル(DPM)はコンピュータビジョンの分野で最近人気を集めている。 近年の研究では、DPMは医用画像解析の分野で有用であることが判明している。 雑音と意味的特徴の相互作用をモデル化する新しいコントラスト空間変換器 (SS-Former) も提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.458624979950782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Diffusion Probabilistic Model (DPM) has recently gained popularity in the field of computer vision, thanks to its image generation applications, such as Imagen, Latent Diffusion Models, and Stable Diffusion, which have demonstrated impressive capabilities and sparked much discussion within the community. Recent studies have also found DPM to be useful in the field of medical image analysis, as evidenced by the strong performance of the medical image segmentation model MedSegDiff in various tasks. While these models were originally designed with a UNet backbone, they may also potentially benefit from the incorporation of vision transformer techniques. However, we discovered that simply combining these two approaches resulted in subpar performance. In this paper, we propose a novel transformer-based conditional UNet framework, as well as a new Spectrum-Space Transformer (SS-Former) to model the interaction between noise and semantic features. This architectural improvement leads to a new diffusion-based medical image segmentation method called MedSegDiff-V2, which significantly improves the performance of MedSegDiff. We have verified the effectiveness of MedSegDiff-V2 on eighteen organs of five segmentation datasets with different image modalities. Our experimental results demonstrate that MedSegDiff-V2 outperforms state-of-the-art (SOTA) methods by a considerable margin, further proving the generalizability and effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: Diffusion Probabilistic Model (DPM)は最近、Imagen、Latent Diffusion Models、Stable Diffusionといった画像生成アプリケーションによって、コンピュータビジョンの分野で人気を博し、コミュニティ内で多くの議論を巻き起こした。 近年の研究では、DPMは医療画像解析の分野でも有用であることが分かっており、医療画像セグメンテーションモデルMedSegDiffの様々なタスクにおける強いパフォーマンスが証明されている。 これらのモデルは元々はunetバックボーンで設計されたが、視覚トランスフォーマー技術の導入の恩恵を受ける可能性もある。 しかし、これらの2つのアプローチを組み合わせるだけで性能が劣ることがわかった。 本稿では, 雑音と意味的特徴の相互作用をモデル化する新しいトランスフォーマ・ベースの条件付きunetフレームワークと, スペクトル空間トランスフォーマ(ss-former)を提案する。 このアーキテクチャの改善により、MedSegDiff-V2と呼ばれる新しい拡散型医用画像分割法が実現され、MedSegDiffの性能が大幅に向上した。 MedSegDiff-V2の5つのセグメンテーションデータセットの18の臓器に対する効果を検討した。 実験の結果,MedSegDiff-V2は最先端(SOTA)手法よりも高い性能を示し,提案モデルの有効性と有効性を示した。

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