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

論文の概要: Conditional Diffusion Models for Semantic 3D Brain MRI Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18453v5
Date: Fri, 19 Apr 2024 13:37:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-22 20:36:15.286169
Title: Conditional Diffusion Models for Semantic 3D Brain MRI Synthesis
Title（参考訳）: セマンティック脳MRI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: Med-DDPMは3次元意味脳MRI合成のための拡散モデルである。セマンティックコンディショニングを統合することで、データの不足とプライバシの問題に効果的に取り組む。視覚的忠実度の高い多様なコヒーレントな画像を生成する。
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: Artificial intelligence (AI) in healthcare, especially in medical imaging, faces challenges due to data scarcity and privacy concerns. Addressing these, we introduce Med-DDPM, a diffusion model designed for 3D semantic brain MRI synthesis. This model effectively tackles data scarcity and privacy issues by integrating semantic conditioning. This involves the channel-wise concatenation of a conditioning image to the model input, enabling control in image generation. Med-DDPM demonstrates superior stability and performance compared to existing 3D brain imaging synthesis methods. It generates diverse, anatomically coherent images with high visual fidelity. In terms of dice score accuracy in the tumor segmentation task, Med-DDPM achieves 0.6207, close to the 0.6531 accuracy of real images, and outperforms baseline models. Combined with real images, it further increases segmentation accuracy to 0.6675, showing the potential of our proposed method for data augmentation. This model represents the first use of a diffusion model in 3D semantic brain MRI synthesis, producing high-quality images. Its semantic conditioning feature also shows potential for image anonymization in biomedical imaging, addressing data and privacy issues. We provide the code and model weights for Med-DDPM on our GitHub repository (https://github.com/mobaidoctor/med-ddpm/) to support reproducibility.
Abstract（参考訳）: 医療、特に医療画像における人工知能(AI)は、データの不足とプライバシー上の懸念のために課題に直面している。 Med-DDPMは3次元意味脳MRI合成のための拡散モデルである。このモデルはセマンティック・コンディショニングを統合することでデータ不足とプライバシーの問題に効果的に取り組む。これには、条件付け画像とモデル入力とのチャネルワイズ結合が含まれ、画像生成の制御を可能にする。 Med-DDPMは既存の3次元脳画像合成法に比べて安定性と性能が優れている。視覚的忠実度の高い多種多様な解剖学的コヒーレントな画像を生成する。腫瘍セグメンテーションタスクにおけるダイススコアの精度に関して、Med-DDPMは、実際の画像の0.6531精度に近い0.6207を達成し、ベースラインモデルを上回っている。実画像と組み合わせることで、セグメント化精度をさらに0.6675に向上させ、提案手法の有効性を示す。このモデルは、3Dセマンティック脳MRI合成における拡散モデルの最初の使用であり、高品質な画像を生成する。そのセマンティックコンディショニング機能は、バイオメディカルイメージング、データとプライバシの問題に対処する際の画像匿名化の可能性も示している。私たちは、再現性をサポートするために、GitHubリポジトリ(https://github.com/mobaidoctor/med-ddpm/)にMed-DDPMのコードとモデルウェイトを提供します。

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