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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