論文の概要: Conditional Diffusion Models for Semantic 3D Medical Image Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18453v2
- Date: Fri, 21 Jul 2023 13:26:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-24 15:50:06.327379
- 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: セマンティック3次元医用画像合成に特化して設計された拡散モデルであるMed-DDPMを紹介する。
Med-DDPMの新規性はセマンティックコンディショニングの導入にあり、画像生成プロセス中に正確な制御を可能にする。
我々のモデルは,GAN(Generative Adversarial Networks)よりも安定性と性能が優れ,多彩で解剖学的に整合した画像を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The demand for artificial intelligence (AI) in healthcare is rapidly
increasing. However, significant challenges arise from data scarcity and
privacy concerns, particularly in medical imaging. While existing generative
models have achieved success in image synthesis and image-to-image translation
tasks, there remains a gap in the generation of 3D semantic medical images. To
address this gap, we introduce Med-DDPM, a diffusion model specifically
designed for semantic 3D medical image synthesis, effectively tackling data
scarcity and privacy issues. The novelty of Med-DDPM lies in its incorporation
of semantic conditioning, enabling precise control during the image generation
process. Our model outperforms Generative Adversarial Networks (GANs) in terms
of stability and performance, generating diverse and anatomically coherent
images with high visual fidelity. Comparative analysis against state-of-the-art
augmentation techniques demonstrates that Med-DDPM produces comparable results,
highlighting its potential as a data augmentation tool for enhancing model
accuracy. In conclusion, Med-DDPM pioneers 3D semantic medical image synthesis
by delivering high-quality and anatomically coherent images. Furthermore, the
integration of semantic conditioning with Med-DDPM holds promise for image
anonymization in the field of biomedical imaging, showcasing the capabilities
of the model in addressing challenges related to data scarcity and privacy
concerns.
- Abstract（参考訳）: 医療における人工知能(AI)の需要は急速に増加している。
しかし、特に医療画像において、データの不足とプライバシー上の懸念から大きな課題が生じる。
既存の生成モデルは、画像合成と画像間翻訳タスクで成功しているが、3Dセマンティック医療画像の生成には差がある。
このギャップに対処するために、データ不足やプライバシー問題に効果的に取り組むために、セマンティック3次元医用画像合成に特化した拡散モデルであるMed-DDPMを導入する。
Med-DDPMの新規性はセマンティックコンディショニングの導入にあり、画像生成プロセス中に正確な制御を可能にする。
我々のモデルでは,GAN(Generative Adversarial Networks)の安定性と性能に優れ,多彩で解剖学的に整合した画像を生成する。
Med-DDPMは, モデル精度を向上させるためのデータ拡張ツールとしての可能性を強調した。
結論として、Med-DDPMは高品質で解剖学的に整合した画像を提供することにより、3Dセマンティックな医用画像合成を開拓した。
さらに、Med-DDPMとセマンティックコンディショニングの統合は、バイオメディカルイメージングの分野で画像匿名化を約束しており、データの不足やプライバシーに関する問題に対処する上で、モデルの能力を示す。
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