論文の概要: High-Fidelity Image Synthesis from Pulmonary Nodule Lesion Maps using Semantic Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01138v1
• Date: Tue, 2 May 2023 01:04:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 15:52:50.343247
• Title: High-Fidelity Image Synthesis from Pulmonary Nodule Lesion Maps using Semantic Diffusion Model
• Title（参考訳）: セマンティック拡散モデルを用いた肺結節病変マップからの高忠実画像合成
• Authors: Xuan Zhao and Benjamin Hou
• Abstract要約: 肺がんは、長年にわたり、世界中でがん関連の死因の1つとなっている。 ディープラーニング、学習アルゴリズムに基づくコンピュータ支援診断(CAD)モデルは、スクリーニングプロセスを加速することができる。 しかし、堅牢で正確なモデルを開発するには、しばしば高品質なアノテーションを備えた大規模で多様な医療データセットが必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.412300404240751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lung cancer has been one of the leading causes of cancer-related deaths worldwide for years. With the emergence of deep learning, computer-assisted diagnosis (CAD) models based on learning algorithms can accelerate the nodule screening process, providing valuable assistance to radiologists in their daily clinical workflows. However, developing such robust and accurate models often requires large-scale and diverse medical datasets with high-quality annotations. Generating synthetic data provides a pathway for augmenting datasets at a larger scale. Therefore, in this paper, we explore the use of Semantic Diffusion Mod- els (SDM) to generate high-fidelity pulmonary CT images from segmentation maps. We utilize annotation information from the LUNA16 dataset to create paired CT images and masks, and assess the quality of the generated images using the Frechet Inception Distance (FID), as well as on two common clinical downstream tasks: nodule detection and nodule localization. Achieving improvements of 3.96% for detection accuracy and 8.50% for AP50 in nodule localization task, respectively, demonstrates the feasibility of the approach.
• Abstract（参考訳）: 肺がんは、長年にわたり、世界中でがん関連の死因の1つとなっている。 ディープラーニングの出現により、学習アルゴリズムに基づくコンピュータ支援診断(cad)モデルが結節スクリーニングプロセスを加速し、放射線科医の日々の臨床ワークフローにおいて貴重な支援を提供する。 しかし、そのような堅牢で正確なモデルを開発するには、しばしば高品質なアノテーションを持つ大規模で多様な医療データセットが必要である。 合成データの生成は、データセットを大規模に拡張するための経路を提供する。 そこで本研究では,セグメンテーションマップから高忠実度肺CT画像を生成するために,SDM(Semantic Diffusion Mod-el)の使用について検討する。 LUNA16データセットからのアノテーション情報を用いて、ペア化されたCT画像とマスクを作成し、Frechet Inception Distance(FID)を用いて生成された画像の品質を評価する。 結節ローカライゼーションタスクにおける検出精度3.96%とAP50の8.50%の改善は、このアプローチの実現可能性を示している。

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