論文の概要: Cascaded Latent Diffusion Models for High-Resolution Chest X-ray Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11224v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 16:00:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 14:40:15.408577
• Title: Cascaded Latent Diffusion Models for High-Resolution Chest X-ray Synthesis
• Title（参考訳）: 高分解能胸部X線合成のためのカスケード潜在拡散モデル
• Authors: Tobias Weber, Michael Ingrisch, Bernd Bischl, David R\"ugamer
• Abstract要約: Cheffは1メガピクセルスケールで高現実性胸部X線写真を生成する基礎的カスケード潜在拡散モデルである。 MaCheXは、公開胸部データセットの統一インターフェースであり、これまでで最大の胸部X線のオープンコレクションを形成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4146420810689422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While recent advances in large-scale foundational models show promising results, their application to the medical domain has not yet been explored in detail. In this paper, we progress into the realms of large-scale modeling in medical synthesis by proposing Cheff - a foundational cascaded latent diffusion model, which generates highly-realistic chest radiographs providing state-of-the-art quality on a 1-megapixel scale. We further propose MaCheX, which is a unified interface for public chest datasets and forms the largest open collection of chest X-rays up to date. With Cheff conditioned on radiological reports, we further guide the synthesis process over text prompts and unveil the research area of report-to-chest-X-ray generation.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模基盤モデルの進歩は有望な成果を示しているが,医療分野への応用については,まだ詳細は明らかにされていない。 本稿では,1メガピクセルスケールで最先端品質の胸部x線写真を生成する基本カスケード型潜在拡散モデルであるcheffを提案することで,医用合成における大規模モデリングの領域を開拓する。 さらに、公開胸部データセットの統一インターフェースであるMaCheXを提案し、これまでで最大の胸部X線のオープンコレクションを形成する。 cheffは放射線学的報告を条件にしており、テキストプロンプトよりも合成プロセスを指導し、レポートツーチェストx線生成の研究領域を明らかにする。

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