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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11798v2
• Date: Sun, 24 Dec 2023 03:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-28 02:09:58.901130
• 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, Wei Ji, Huazhu Fu, Min Xu, Yueming Jin, Yanwu Xu
• Abstract要約: 我々は、MedSegDiff-V2と呼ばれるトランスフォーマーベースの拡散フレームワークを提案する。 画像の異なる20種類の画像分割作業において,その有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.575573940055335
• 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 investigations have further unveiled the utility of DPM in the domain of medical image analysis, as underscored by the commendable performance exhibited by the medical image segmentation model across various tasks. Although these models were originally underpinned by a UNet architecture, there exists a potential avenue for enhancing their performance through the integration of vision transformer mechanisms. However, we discovered that simply combining these two models resulted in subpar performance. To effectively integrate these two cutting-edge techniques for the Medical image segmentation, we propose a novel Transformer-based Diffusion framework, called MedSegDiff-V2. We verify its effectiveness on 20 medical image segmentation tasks with different image modalities. Through comprehensive evaluation, our approach demonstrates superiority over prior state-of-the-art (SOTA) methodologies. Code is released at https://github.com/KidsWithTokens/MedSegDiff
• 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,医療画像分析分野におけるdpmの有用性が明らかにされ,医療画像セグメンテーションモデルが様々な課題にまたがる評価性能に裏付けられている。 これらのモデルは元々はunetアーキテクチャが基盤であったが、視覚トランスフォーマー機構の統合によって性能を向上させる可能性がある。 しかし、これらの2つのモデルを組み合わせるだけで性能が劣ることがわかった。 医療画像分割のためのこれら2つの最先端技術を効果的に統合するために, メデグディフ-v2と呼ばれる新しいトランスフォーマーベースの拡散フレームワークを提案する。 画像特徴の異なる20の医用画像セグメンテーションタスクにおける有効性を検証する。 本手法は総合評価により,従来のSOTA法よりも優れていることを示す。 コードはhttps://github.com/KidsWithTokens/MedSegDiffでリリースされる

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