論文の概要: DermoSegDiff: A Boundary-aware Segmentation Diffusion Model for Skin Lesion Delineation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02959v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 22:12:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 17:40:07.203381
• Title: DermoSegDiff: A Boundary-aware Segmentation Diffusion Model for Skin Lesion Delineation
• Title（参考訳）: dermosegdiff : 皮膚病変郭清のための境界認識セグメンテーション拡散モデル
• Authors: Afshin Bozorgpour and Yousef Sadegheih and Amirhossein Kazerouni and Reza Azad and Dorit Merhof
• Abstract要約: 本稿では,皮膚病変分類のための新しいフレームワークであるDermoSegDiffを提案する。 提案手法では,トレーニング中に境界線を優先する新たな損失関数を導入し,他の領域の重要度を徐々に低減する。 また,ネットワーク内のノイズやセマンティック情報を巧みに統合する,U-Netベースの新しい denoising ネットワークも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9548535445908928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skin lesion segmentation plays a critical role in the early detection and accurate diagnosis of dermatological conditions. Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) have recently gained attention for their exceptional image-generation capabilities. Building on these advancements, we propose DermoSegDiff, a novel framework for skin lesion segmentation that incorporates boundary information during the learning process. Our approach introduces a novel loss function that prioritizes the boundaries during training, gradually reducing the significance of other regions. We also introduce a novel U-Net-based denoising network that proficiently integrates noise and semantic information inside the network. Experimental results on multiple skin segmentation datasets demonstrate the superiority of DermoSegDiff over existing CNN, transformer, and diffusion-based approaches, showcasing its effectiveness and generalization in various scenarios. The implementation is publicly accessible on \href{https://github.com/mindflow-institue/dermosegdiff}{GitHub}
• Abstract（参考訳）: 皮膚病変の分節は皮膚疾患の早期発見と正確な診断において重要な役割を担っている。 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は画像生成能力に注目されている。 これらの進歩に基づいて,学習過程における境界情報を含む皮膚病変分類のための新しいフレームワークであるDermoSegDiffを提案する。 提案手法では,トレーニング中に境界線を優先する新たな損失関数を導入し,他の領域の重要性を徐々に低減する。 また,ネットワーク内のノイズやセマンティック情報を巧みに統合する,U-Netベースの新しい denoising Networkを導入している。 複数の皮膚セグメンテーションデータセットの実験結果は、既存のCNN、トランスフォーマー、拡散に基づくアプローチよりもDermoSegDiffの方が優れていることを示した。 実装は \href{https://github.com/mindflow-institue/dermosegdiff}{GitHub} で公開されている。

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