論文の概要: Diffusion Models for Counterfactual Generation and Anomaly Detection in Brain Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02062v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 18:52:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:31:55.121098
• Title: Diffusion Models for Counterfactual Generation and Anomaly Detection in Brain Images
• Title（参考訳）: 脳画像における非現実的生成と異常検出のための拡散モデル
• Authors: Alessandro Fontanella, Grant Mair, Joanna Wardlaw, Emanuele Trucco, Amos Storkey,
• Abstract要約: 病気の画像の健全なバージョンを生成し,それを用いて画素単位の異常マップを得るための弱教師付き手法を提案する。 健常者を対象にした拡散モデルを用いて, サンプリングプロセスの各ステップで拡散拡散確率モデル (DDPM) と拡散拡散確率モデル (DDIM) を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.94162291765236
• License:
• Abstract: Segmentation masks of pathological areas are useful in many medical applications, such as brain tumour and stroke management. Moreover, healthy counterfactuals of diseased images can be used to enhance radiologists' training files and to improve the interpretability of segmentation models. In this work, we present a weakly supervised method to generate a healthy version of a diseased image and then use it to obtain a pixel-wise anomaly map. To do so, we start by considering a saliency map that approximately covers the pathological areas, obtained with ACAT. Then, we propose a technique that allows to perform targeted modifications to these regions, while preserving the rest of the image. In particular, we employ a diffusion model trained on healthy samples and combine Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) and Denoising Diffusion Implicit Model (DDIM) at each step of the sampling process. DDPM is used to modify the areas affected by a lesion within the saliency map, while DDIM guarantees reconstruction of the normal anatomy outside of it. The two parts are also fused at each timestep, to guarantee the generation of a sample with a coherent appearance and a seamless transition between edited and unedited parts. We verify that when our method is applied to healthy samples, the input images are reconstructed without significant modifications. We compare our approach with alternative weakly supervised methods on the task of brain lesion segmentation, achieving the highest mean Dice and IoU scores among the models considered.
• Abstract（参考訳）: 病理領域のセグメンテーションマスクは、脳腫瘍や脳卒中管理などの多くの医療応用に有用である。 さらに、病気画像の健全なカウンターファクトは、放射線技師のトレーニングファイルの強化や、セグメンテーションモデルの解釈可能性の向上に利用することができる。 本研究では,病気画像の健全なバージョンを生成し,それを用いて画素単位の異常マップを得るための弱教師付き手法を提案する。 そこで本研究では,ACATで得られた病理領域を概ね網羅したサリエンシマップを考察することから始める。 そこで本稿では,画像の残りの部分を保存しながら,これらの領域を対象とする修正を行う手法を提案する。 特に,健常者を対象に訓練した拡散モデルを用いて,サンプリングプロセスの各ステップでDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIM(Denoising Diffusion Implicit Model)を組み合わせる。 DDPMは唾液マップ内の病変によって影響を受ける領域を改変するために使用され、DDIMはその外側の正常な解剖の再構築を保証している。 この2つの部品は、各タイミングで融合され、コヒーレントな外観と、編集部と未編集部のシームレスな遷移を有するサンプルの生成が保証される。 本手法が正常なサンプルに適用された場合,入力画像は大幅な修正を伴わずに再構成されることを確認した。 提案手法を,脳病変のセグメンテーションの課題における弱教師付き手法と比較し,検討したモデルの中で,DiceとIoUのスコアが最も高い結果を得た。

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