論文の概要: Memory-Efficient 3D Denoising Diffusion Models for Medical Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15288v2
• Date: Thu, 12 Sep 2024 07:26:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 22:51:28.626882
• Title: Memory-Efficient 3D Denoising Diffusion Models for Medical Image Processing
• Title（参考訳）: 医用画像処理のためのメモリ効率の良い3次元拡散モデル
• Authors: Florentin Bieder, Julia Wolleb, Alicia Durrer, Robin Sandkühler, Philippe C. Cattin,
• Abstract要約: 本稿では,3次元拡散モデルにおける資源消費の削減法について述べる。 本論文の主な貢献は,メモリ効率のパッチベース拡散モデルである。 提案した拡散モデルは,任意の画像生成タスクに適用できるが,BraTS 2020データセットの腫瘍セグメンテーションタスクについて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9424565541639366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising diffusion models have recently achieved state-of-the-art performance in many image-generation tasks. They do, however, require a large amount of computational resources. This limits their application to medical tasks, where we often deal with large 3D volumes, like high-resolution three-dimensional data. In this work, we present a number of different ways to reduce the resource consumption for 3D diffusion models and apply them to a dataset of 3D images. The main contribution of this paper is the memory-efficient patch-based diffusion model \textit{PatchDDM}, which can be applied to the total volume during inference while the training is performed only on patches. While the proposed diffusion model can be applied to any image generation tasks, we evaluate the method on the tumor segmentation task of the BraTS2020 dataset and demonstrate that we can generate meaningful three-dimensional segmentations.
• Abstract（参考訳）: 近年,多くの画像生成タスクにおいて,拡散モデルが最先端のパフォーマンスを達成している。 しかし、それらは大量の計算資源を必要とする。 これにより、高解像度の3Dデータのような大きな3Dボリュームを扱う医療タスクへの応用が制限される。 本研究では,3次元拡散モデルにおける資源消費を削減し,それを3次元画像のデータセットに適用するための様々な方法を提案する。 本論文の主な貢献は、メモリ効率のよいパッチベース拡散モデル \textit{PatchDDM} であり、これは、パッチのみをトレーニングしながら、推論中に総ボリュームに適用することができる。 提案した拡散モデルは,任意の画像生成タスクに適用できるが,BraTS2020データセットの腫瘍セグメント化タスクの手法を評価し,有意義な3次元セグメンテーションを生成できることを実証する。

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