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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05966v2
• Date: Fri, 21 Jul 2023 11:21:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 16:07:33.531240
• 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: 符号付き距離関数(SDF)を表す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。 SDFを利用する利点は、二元マスクに比べて、より自然な歪みである。
• 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 medical images. Thereby, generative approaches allow to capture the statistical properties of segmentation masks that are dependent on the respective structures. In this work we propose a conditional score-based generative modeling framework to represent the signed distance function (SDF) leading to an implicit distribution of segmentation masks. The advantage of leveraging the SDF is a more natural distortion when compared to that of binary masks. By learning the score function of the conditional distribution of SDFs we can accurately sample from the distribution of segmentation masks, allowing for the evaluation of statistical quantities. Thus, this probabilistic representation allows for the generation of uncertainty maps represented by the variance, which can aid in further analysis and 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、医用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課題である。 これにより、生成的アプローチにより、各構造に依存するセグメンテーションマスクの統計的性質を捉えることができる。 本研究では,符号付き距離関数(sdf)を表現するための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。 SDFを利用する利点は、二元マスクに比べて、より自然な歪みである。 sdfsの条件分布のスコア関数を学習することにより,セグメンテーションマスクの分布から精度良くサンプリングすることができ,統計量の評価が可能となる。 したがって、この確率的表現は分散によって表される不確かさ写像の生成を可能にし、さらなる分析と予測ロバスト性の向上に役立つ。 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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