論文の概要: BerDiff: Conditional Bernoulli Diffusion Model for Medical Image
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04429v1
- Date: Mon, 10 Apr 2023 07:21:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 15:48:57.524267
- Title: BerDiff: Conditional Bernoulli Diffusion Model for Medical Image
Segmentation
- Title（参考訳）: BerDiff:医療画像分割のための条件付きベルヌーイ拡散モデル
- Authors: Tao Chen, Chenhui Wang, Hongming Shan
- Abstract要約: 医用画像分割のための条件付きベルヌーイ拡散モデル(BerDiff)を提案する。
我々のBerDiffは、最近発表された最先端の手法よりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.036821997968552
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Medical image segmentation is a challenging task with inherent ambiguity and
high uncertainty, attributed to factors such as unclear tumor boundaries and
multiple plausible annotations. The accuracy and diversity of segmentation
masks are both crucial for providing valuable references to radiologists in
clinical practice. While existing diffusion models have shown strong capacities
in various visual generation tasks, it is still challenging to deal with
discrete masks in segmentation. To achieve accurate and diverse medical image
segmentation masks, we propose a novel conditional Bernoulli Diffusion model
for medical image segmentation (BerDiff). Instead of using the Gaussian noise,
we first propose to use the Bernoulli noise as the diffusion kernel to enhance
the capacity of the diffusion model for binary segmentation tasks, resulting in
more accurate segmentation masks. Second, by leveraging the stochastic nature
of the diffusion model, our BerDiff randomly samples the initial Bernoulli
noise and intermediate latent variables multiple times to produce a range of
diverse segmentation masks, which can highlight salient regions of interest
that can serve as valuable references for radiologists. In addition, our
BerDiff can efficiently sample sub-sequences from the overall trajectory of the
reverse diffusion, thereby speeding up the segmentation process. Extensive
experimental results on two medical image segmentation datasets with different
modalities demonstrate that our BerDiff outperforms other recently published
state-of-the-art methods. Our results suggest diffusion models could serve as a
strong backbone for medical image segmentation.
- Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、不明瞭な腫瘍境界や複数の可視的アノテーションなどの要因による、固有の曖昧さと高い不確実性を伴う難しい課題である。
セグメンテーションマスクの正確性と多様性は、臨床における放射線科医の貴重な参考となるために重要である。
既存の拡散モデルは様々な視覚生成タスクにおいて強い容量を示したが、セグメンテーションにおいて離散マスクを扱うことは依然として困難である。
医療用画像セグメンテーションマスクの精度向上のために,医療用画像セグメンテーション(berdiff)のための条件付きベルヌーイ拡散モデルを提案する。
ガウス雑音を用いる代わりに, ベルヌーイ雑音を拡散核として, バイナリセグメンテーションタスクの拡散モデルのキャパシティを高めることにより, より高精度なセグメンテーションマスクを実現することを最初に提案する。
第2に,拡散モデルの確率的性質を利用することで,ベルディフは初期ベルヌーイ雑音と中間潜伏変数を複数回ランダムにサンプリングし,様々なセグメンテーションマスクを生成し,放射線科医にとって貴重な参考点となりうる注目領域を浮き彫りにする。
さらに,BerDiffは逆拡散の全体軌道からのサブシーケンスを効率的にサンプリングし,セグメント化過程を高速化する。
2つの医用画像セグメンテーションデータセットの広範にわたる実験結果から,berdiffは,最近発表された他の最先端手法よりも優れていた。
以上の結果から,拡散モデルが医用画像セグメンテーションの強力なバックボーンとなる可能性が示唆された。
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