論文の概要: DiffMix: Diffusion Model-based Data Synthesis for Nuclei Segmentation and Classification in Imbalanced Pathology Image Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14132v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 05:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 16:30:36.005677
• Title: DiffMix: Diffusion Model-based Data Synthesis for Nuclei Segmentation and Classification in Imbalanced Pathology Image Datasets
• Title（参考訳）: DiffMix:不均衡画像データセットにおける核分割と分類のための拡散モデルに基づくデータ合成
• Authors: Hyun-Jic Oh and Won-Ki Jeong
• Abstract要約: 拡散モデルを用いた現実的なデータ合成法を提案する。 トレーニングデータの配布を拡大するために,仮想パッチを2種類生成する。 意味ラベル条件付き拡散モデルを用いて、現実的で高品質な画像サンプルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.590026259176806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Nuclei segmentation and classification is a significant process in pathology image analysis. Deep learning-based approaches have greatly contributed to the higher accuracy of this task. However, those approaches suffer from the imbalanced nuclei data composition, which shows lower classification performance on the rare nuclei class. In this paper, we propose a realistic data synthesis method using a diffusion model. We generate two types of virtual patches to enlarge the training data distribution, which is for balancing the nuclei class variance and for enlarging the chance to look at various nuclei. After that, we use a semantic-label-conditioned diffusion model to generate realistic and high-quality image samples. We demonstrate the efficacy of our method by experiment results on two imbalanced nuclei datasets, improving the state-of-the-art networks. The experimental results suggest that the proposed method improves the classification performance of the rare type nuclei classification, while showing superior segmentation and classification performance in imbalanced pathology nuclei datasets.
• Abstract（参考訳）: 核分割と分類は病理画像解析において重要な過程である。 ディープラーニングに基づくアプローチは、このタスクの高精度化に大きく貢献している。 しかし、これらのアプローチは、希少な核種に対して低い分類性能を示す不均衡核データ組成に悩まされている。 本稿では,拡散モデルを用いた現実的なデータ合成手法を提案する。 我々は2種類の仮想パッチを生成し、トレーニングデータ分布を拡大する。これは、核クラスのばらつきのバランスと、様々な核を見る機会の拡大を目的としている。 その後、セマンティックラベル条件付き拡散モデルを用いて、リアルで高品質な画像サンプルを生成する。 本手法の有効性を2つの不均衡な原子核データセットを用いて実験により実証し,現状のネットワークを改良した。 実験結果から,本手法は特異型核分類の分類性能を向上し,非平衡病理核データセットのセグメンテーションと分類性能に優れることが示唆された。

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