Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conditional Diffusion Models for Semantic 3D Medical Image Synthesis

論文の概要: Conditional Diffusion Models for Semantic 3D Medical Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18453v1
Date: Mon, 29 May 2023 04:14:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-31 20:55:21.588385
Title: Conditional Diffusion Models for Semantic 3D Medical Image Synthesis
Title（参考訳）: セマンティック3次元医用画像合成のための条件拡散モデル
Authors: Zolnamar Dorjsembe, Hsing-Kuo Pao, Sodtavilan Odonchimed, Furen Xiao
Abstract要約: 本稿では,3次元医用画像合成のための拡散モデルを用いた革新的なソリューションであるMed-DDPMを紹介する。データ不足、一貫性のない取得方法、プライバシー上の懸念など、医療画像における一般的な問題に対処する。拡散モデルを利用することで、MDD-DDPMは高分解能なセマンティック3次元医用画像合成の領域において重要な進歩を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces Med-DDPM, an innovative solution using diffusion models for semantic 3D medical image synthesis, addressing the prevalent issues in medical imaging such as data scarcity, inconsistent acquisition methods, and privacy concerns. Experimental evidence illustrates that diffusion models surpass Generative Adversarial Networks (GANs) in stability and performance, generating high-quality, realistic 3D medical images. The distinct feature of Med-DDPM is its use of semantic conditioning for the diffusion model in 3D image synthesis. By controlling the generation process through pixel-level mask labels, it facilitates the creation of realistic medical images. Empirical evaluations underscore the superior performance of Med-DDPM over GAN techniques in metrics such as accuracy, stability, and versatility. Furthermore, Med-DDPM outperforms traditional augmentation techniques and synthetic GAN images in enhancing the accuracy of segmentation models. It addresses challenges such as insufficient datasets, lack of annotated data, and class imbalance. Noting the limitations of the Frechet inception distance (FID) metric, we introduce a histogram-equalized FID metric for effective performance evaluation. In summary, Med-DDPM, by utilizing diffusion models, signifies a crucial step forward in the domain of high-resolution semantic 3D medical image synthesis, transcending the limitations of GANs and data constraints. This method paves the way for a promising solution in medical imaging, primarily for data augmentation and anonymization, thus contributing significantly to the field.
Abstract（参考訳）: 本稿では,データ不足,一貫性のない取得方法,プライバシの懸念といった医療画像における一般的な問題に対処するため,セマンティック3次元医用画像合成のための拡散モデルを用いた革新的なソリューションであるmed-ddpmを提案する。実験的な証拠は、拡散モデルがGAN(Generative Adversarial Networks)を超える安定性と性能を示し、高品質でリアルな3D医療画像を生成する。 Med-DDPMの特徴は、3次元画像合成における拡散モデルのセマンティックコンディショニングの利用である。ピクセルレベルマスクラベルによる生成プロセスを制御することにより、現実的な医療画像の作成が容易になる。実験的な評価は、精度、安定性、汎用性などの指標において、GAN技術よりもMed-DDPMの方が優れた性能を示している。さらに,Med-DDPMは,分割モデルの精度を高めるため,従来の拡張技術や合成GAN画像よりも優れている。不十分なデータセット、注釈付きデータの欠如、クラス不均衡などの問題に対処する。本稿では,Frechet開始距離(FID)の限界に注目し,ヒストグラム等化FID測定を有効性能評価に適用する。要約すると、Med-DDPMは拡散モデルを利用して、高分解能な3次元医用画像合成の領域において重要な一歩を踏み出し、GANの限界とデータ制約を超越している。この方法は、主にデータ拡張と匿名化のために、医療画像における有望なソリューションへの道を開き、この分野に大きく貢献する。

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