Fugu-MT 論文翻訳(概要): Denoising Diffusion Medical Models

論文の概要: Denoising Diffusion Medical Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09383v1
Date: Wed, 19 Apr 2023 02:33:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-20 15:47:42.502422
Title: Denoising Diffusion Medical Models
Title（参考訳）: 異化拡散医療モデル
Authors: Pham Ngoc Huy, and Tran Minh Quan
Abstract要約: 多数の画像/ラベルペアを合成できる生成モデルを提案する。提案手法は,少数の注釈付きデータセット上で,現実的なX線画像と関連するセグメンテーションを作成することができる。その結果、セグメンテーションタスクにこのデータ拡張を使用するバニラUNetは、同様のデータ中心のアプローチよりも優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.685668802278155
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this study, we introduce a generative model that can synthesize a large number of radiographical image/label pairs, and thus is asymptotically favorable to downstream activities such as segmentation in bio-medical image analysis. Denoising Diffusion Medical Model (DDMM), the proposed technique, can create realistic X-ray images and associated segmentations on a small number of annotated datasets as well as other massive unlabeled datasets with no supervision. Radiograph/segmentation pairs are generated jointly by the DDMM sampling process in probabilistic mode. As a result, a vanilla UNet that uses this data augmentation for segmentation task outperforms other similarly data-centric approaches.
Abstract（参考訳）: 本研究では,生物医学的画像解析におけるセグメンテーションなどの下流活動に漸近的に好適な,多数の放射線画像/ラベルペアを合成できる生成モデルを提案する。提案手法であるDDMM(Denoising Diffusion Medical Model)は,少数の注釈付きデータセットに加えて,監督のない大規模未ラベルデータセットに対して,現実的なX線画像と関連するセグメンテーションを作成することができる。 DDMMサンプリングプロセスによって、確率的モードで共同でX線/セグメンテーションペアを生成する。その結果、セグメンテーションタスクにこのデータ拡張を使用するバニラUNetは、同様のデータ中心のアプローチよりも優れています。

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