論文の概要: DermSynth3D: Synthesis of in-the-wild Annotated Dermatology Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12621v2
- Date: Thu, 25 May 2023 18:12:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-29 19:34:14.586469
- Title: DermSynth3D: Synthesis of in-the-wild Annotated Dermatology Images
- Title(参考訳): DermSynth3D:in-the-wild Annotated Dermatology画像の合成
- Authors: Ashish Sinha, Jeremy Kawahara, Arezou Pakzad, Kumar Abhishek, Matthieu
Ruthven, Enjie Ghorbel, Anis Kacem, Djamila Aouada, Ghassan Hamarneh
- Abstract要約: 本稿では皮膚疾患パターンを3次元テクスチャメッシュにブレンドするDerm Synth3Dという新しいフレームワークを提案する。
筆者らの手法は,ブレンディングとレンダリングを制約するトップダウンのルールに固執し,線内取得を模倣した皮膚条件の2次元画像を生成する。
Derm Synth3Dは、さまざまな皮膚科のタスクのためのカスタムデータセットを作成することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.487797275063595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In recent years, deep learning (DL) has shown great potential in the field of
dermatological image analysis. However, existing datasets in this domain have
significant limitations, including a small number of image samples, limited
disease conditions, insufficient annotations, and non-standardized image
acquisitions. To address these shortcomings, we propose a novel framework
called DermSynth3D. DermSynth3D blends skin disease patterns onto 3D textured
meshes of human subjects using a differentiable renderer and generates 2D
images from various camera viewpoints under chosen lighting conditions in
diverse background scenes. Our method adheres to top-down rules that constrain
the blending and rendering process to create 2D images with skin conditions
that mimic in-the-wild acquisitions, ensuring more meaningful results. The
framework generates photo-realistic 2D dermoscopy images and the corresponding
dense annotations for semantic segmentation of the skin, skin conditions, body
parts, bounding boxes around lesions, depth maps, and other 3D scene
parameters, such as camera position and lighting conditions. DermSynth3D allows
for the creation of custom datasets for various dermatology tasks. We
demonstrate the effectiveness of data generated using DermSynth3D by training
DL models on synthetic data and evaluating them on various dermatology tasks
using real 2D dermatological images. We make our code publicly available at
https://github.com/sfu-mial/DermSynth3D.
- Abstract(参考訳): 近年, 深層学習(DL)は皮膚画像解析の分野で大きな可能性を秘めている。
しかし、この領域の既存のデータセットには、少数の画像サンプル、限られた疾患条件、不十分なアノテーション、標準化されていない画像取得など、重大な制限がある。
これらの欠点に対処するため,DermSynth3Dという新しいフレームワークを提案する。
DermSynth3Dは、人体の3Dテクスチャメッシュに、微分可能なレンダラーを用いて皮膚の病気パターンをブレンドし、さまざまな背景の照明条件下で、様々なカメラ視点から2D画像を生成する。
筆者らの手法は、ブレンディングとレンダリングを制約するトップダウンルールに従属し、より有意義な結果が得られるように、肌の状態の2D画像を作成する。
このフレームワークは、皮膚、皮膚、体部、病変周辺のバウンディングボックス、深度マップ、およびカメラの位置や照明条件などの他の3dシーンパラメータのセマンティックセグメンテーションのための、フォトリアリスティックな2d皮膚鏡画像および対応する濃密なアノテーションを生成する。
DermSynth3Dは、さまざまな皮膚科学タスクのためのカスタムデータセットを作成することができる。
本稿では,DermSynth3Dを用いて合成データ上でDLモデルを訓練し,実際の2次元皮膚画像を用いて各種皮膚学タスクで評価することにより,データの有効性を示す。
コードをhttps://github.com/sfu-mial/DermSynth3Dで公開しています。
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