論文の概要: Score-Based Generative Models for Medical Image Segmentation using Signed Distance Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05966v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 14:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 14:44:23.049607
• Title: Score-Based Generative Models for Medical Image Segmentation using Signed Distance Functions
• Title（参考訳）: 符号付き距離関数を用いた医用画像分割のためのスコアベース生成モデル
• Authors: Lea Bogensperger, Dominik Narnhofer, Filip Ilic, Thomas Pock
• Abstract要約: 本稿では, 符号付き距離関数を利用して, セグメンテーションマスクの暗黙的かつスムーズな分布を表現する条件付きスコアベース生成モデリングフレームワークを提案する。 セグメンテーションマスクの条件分布のスコア関数は、正確なセグメンテーションマスクを生成するために効果的に使用できる条件付きデノナイズプロセスで学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.137438870686026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image segmentation is a crucial task that relies on the ability to accurately identify and isolate regions of interest in images. Thereby, generative approaches allow to capture the statistical properties of segmentation masks that are dependent on the respective medical images. In this work we propose a conditional score-based generative modeling framework that leverages the signed distance function to represent an implicit and smoother distribution of segmentation masks. The score function of the conditional distribution of segmentation masks is learned in a conditional denoising process, which can be effectively used to generate accurate segmentation masks. Moreover, uncertainty maps can be generated, which can aid in further analysis and thus enhance the predictive robustness. We qualitatively and quantitatively illustrate competitive performance of the proposed method on a public nuclei and gland segmentation data set, highlighting its potential utility in medical image segmentation applications.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、画像の関心領域を正確に識別し、分離する能力に依存する重要なタスクである。 これにより、生成的アプローチは、それぞれの医療画像に依存するセグメンテーションマスクの統計特性を捉えることができる。 本研究では,符号付き距離関数を利用してセグメント化マスクの暗黙的かつ滑らかな分布を表現する条件付きスコアに基づく生成モデリングフレームワークを提案する。 セグメンテーションマスクの条件分布のスコア関数は、正確なセグメンテーションマスクを生成するのに効果的に使用できる条件記述過程において学習される。 さらに不確実性マップを生成でき、さらなる解析を助け、予測ロバスト性を高めることができる。 提案手法の核・腺分節データセットにおける競合性能を質的,定量的に検証し,医用画像の分節への応用の可能性を明らかにする。

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