論文の概要: ViT-DAE: Transformer-driven Diffusion Autoencoder for Histopathology
Image Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01053v1
- Date: Mon, 3 Apr 2023 15:00:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 14:53:57.396636
- Title: ViT-DAE: Transformer-driven Diffusion Autoencoder for Histopathology
Image Analysis
- Title（参考訳）: ViT-DAE: 組織像解析のためのトランスフォーマー駆動拡散オートエンコーダ
- Authors: Xuan Xu, Saarthak Kapse, Rajarsi Gupta, Prateek Prasanna
- Abstract要約: 高品質な病理画像合成のための視覚変換器(ViT)と拡散オートエンコーダを統合したViT-DAEを提案する。
提案手法は, 実写画像生成におけるGAN法とバニラDAE法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724009208755395
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI has received substantial attention in recent years due to its
ability to synthesize data that closely resembles the original data source.
While Generative Adversarial Networks (GANs) have provided innovative
approaches for histopathological image analysis, they suffer from limitations
such as mode collapse and overfitting in discriminator. Recently, Denoising
Diffusion models have demonstrated promising results in computer vision. These
models exhibit superior stability during training, better distribution
coverage, and produce high-quality diverse images. Additionally, they display a
high degree of resilience to noise and perturbations, making them well-suited
for use in digital pathology, where images commonly contain artifacts and
exhibit significant variations in staining. In this paper, we present a novel
approach, namely ViT-DAE, which integrates vision transformers (ViT) and
diffusion autoencoders for high-quality histopathology image synthesis. This
marks the first time that ViT has been introduced to diffusion autoencoders in
computational pathology, allowing the model to better capture the complex and
intricate details of histopathology images. We demonstrate the effectiveness of
ViT-DAE on three publicly available datasets. Our approach outperforms recent
GAN-based and vanilla DAE methods in generating realistic images.
- Abstract（参考訳）: 生成aiは、元のデータソースによく似たデータを合成する能力によって、近年かなりの注目を集めている。
generative adversarial networks (gans) は病理組織学的画像解析に革新的なアプローチを提供してきたが、モード崩壊や判別器の過剰フィットといった限界に苦しめられている。
近年,ノイズ拡散モデルがコンピュータビジョンにおいて有望な結果を示している。
これらのモデルはトレーニング中に優れた安定性を示し、分散カバレッジが向上し、高品質な多様な画像を生成する。
さらに、ノイズや摂動に対する高い弾力性を示しており、画像は一般的に人工物を含み、染色のかなりのバリエーションを示すデジタル病理学での使用に適している。
本稿では,視覚変換器(ViT)と拡散オートエンコーダを統合し,高品質な病理画像合成を行う新しいアプローチであるViT-DAEを提案する。
vitが計算病理学の拡散オートエンコーダに導入されたのはこれが初めてであり、このモデルが組織病理画像の複雑で複雑な詳細をよりよく捉えることができる。
公開されている3つのデータセットに対するViT-DAEの有効性を示す。
提案手法は, 実写画像生成におけるGAN法とバニラDAE法より優れている。
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