論文の概要: Beware of diffusion models for synthesizing medical images -- A comparison with GANs in terms of memorizing brain MRI and chest x-ray images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07644v3
• Date: Sun, 7 Jul 2024 19:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 03:48:51.262974
• Title: Beware of diffusion models for synthesizing medical images -- A comparison with GANs in terms of memorizing brain MRI and chest x-ray images
• Title（参考訳）: 医用画像の拡散モデルに留意すること --脳MRIおよび胸部X線画像の記憶におけるGANとの比較
• Authors: Muhammad Usman Akbar, Wuhao Wang, Anders Eklund,
• Abstract要約: BRATS20, BRATS21, 胸部X線肺炎データセットを用いてStyleGANと拡散モデルの訓練を行い, 脳MRIおよび胸部X線画像の合成を行った。 以上の結果から,拡散モデルは,特に小規模なデータセットにおいて,StyleGANと比較してトレーニングイメージを記憶する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models were initially developed for text-to-image generation and are now being utilized to generate high quality synthetic images. Preceded by GANs, diffusion models have shown impressive results using various evaluation metrics. However, commonly used metrics such as FID and IS are not suitable for determining whether diffusion models are simply reproducing the training images. Here we train StyleGAN and a diffusion model, using BRATS20, BRATS21 and a chest x-ray pneumonia dataset, to synthesize brain MRI and chest x-ray images, and measure the correlation between the synthetic images and all training images. Our results show that diffusion models are more likely to memorize the training images, compared to StyleGAN, especially for small datasets and when using 2D slices from 3D volumes. Researchers should be careful when using diffusion models (and to some extent GANs) for medical imaging, if the final goal is to share the synthetic images.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは当初テキスト・画像生成のために開発され、現在では高品質な合成画像の生成に利用されている。 GANが先行する拡散モデルでは,様々な評価指標を用いて顕著な結果が得られた。 しかし、FIDやISなどの一般的なメトリクスは、拡散モデルが単にトレーニングイメージを再現しているかどうかを決定するには適していない。 ここでは,BRATS20,BRATS21および胸部X線肺炎データセットを用いてStyleGANおよび拡散モデルを用いて,脳MRIと胸部X線画像の合成を行い,合成画像と全トレーニング画像との相関を計測する。 以上の結果から,拡散モデルでは,特に3次元ボリュームの2次元スライスを用いた場合,StyleGANと比較してトレーニング画像を記憶する傾向が示唆された。 研究者たちは、医療画像に拡散モデル(およびある程度のGAN)を使用する場合、最終目標は合成画像を共有することである。

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