論文の概要: MedGen3D: A Deep Generative Framework for Paired 3D Image and Mask Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04106v2
• Date: Tue, 4 Jul 2023 23:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 22:37:07.210560
• Title: MedGen3D: A Deep Generative Framework for Paired 3D Image and Mask Generation
• Title（参考訳）: MedGen3D: ペアド3D画像とマスク生成のための深層生成フレームワーク
• Authors: Kun Han, Yifeng Xiong, Chenyu You, Pooya Khosravi, Shanlin Sun, Xiangyi Yan, James Duncan, Xiaohui Xie
• Abstract要約: 我々は3次元医用画像とマスクをペアで生成できるフレームワークであるMedGen3Dを紹介する。 提案フレームワークは,合成画像とセグメンテーションマップの正確なアライメントを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.373961762646356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acquiring and annotating sufficient labeled data is crucial in developing accurate and robust learning-based models, but obtaining such data can be challenging in many medical image segmentation tasks. One promising solution is to synthesize realistic data with ground-truth mask annotations. However, no prior studies have explored generating complete 3D volumetric images with masks. In this paper, we present MedGen3D, a deep generative framework that can generate paired 3D medical images and masks. First, we represent the 3D medical data as 2D sequences and propose the Multi-Condition Diffusion Probabilistic Model (MC-DPM) to generate multi-label mask sequences adhering to anatomical geometry. Then, we use an image sequence generator and semantic diffusion refiner conditioned on the generated mask sequences to produce realistic 3D medical images that align with the generated masks. Our proposed framework guarantees accurate alignment between synthetic images and segmentation maps. Experiments on 3D thoracic CT and brain MRI datasets show that our synthetic data is both diverse and faithful to the original data, and demonstrate the benefits for downstream segmentation tasks. We anticipate that MedGen3D's ability to synthesize paired 3D medical images and masks will prove valuable in training deep learning models for medical imaging tasks.
• Abstract（参考訳）: 十分なラベル付きデータの取得と注釈付けは、正確で堅牢な学習ベースモデルの開発には不可欠であるが、そのようなデータを取得することは、多くの医療画像分割タスクにおいて困難である。 有望な解決策の1つは、接地マスクアノテーションで現実的なデータを合成することである。 しかし、マスクを用いた完全な3次元ボリューム画像の生成について、先行研究は行われていない。 本稿では,3次元医用画像とマスクをペアで生成する深層生成フレームワークであるmedgen3dについて述べる。 まず,3次元医用データを2次元配列として表現し,解剖学的形状に付着したマルチラベルマスク列を生成するためのマルチコンディション拡散確率モデル(MC-DPM)を提案する。 次に,生成マスク列に条件付き画像系列生成器とセマンティック拡散精製器を用いて,生成マスクと整合したリアルな3次元医用画像を生成する。 提案フレームワークは,合成画像とセグメンテーションマップの正確なアライメントを保証する。 3次元胸部ctと脳mriのデータセットを用いた実験では, 合成データはオリジナルデータに対して多様で忠実であり, 下流分節作業の利点を示す。 我々は,MedGen3Dが組み合わせた3次元医用画像とマスクを合成する能力は,医用画像処理タスクのためのディープラーニングモデルのトレーニングに有用であることが期待できる。

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