論文の概要: Augmenting medical image classifiers with synthetic data from latent diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12453v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 22:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 16:06:52.860944
• Title: Augmenting medical image classifiers with synthetic data from latent diffusion models
• Title（参考訳）: 潜伏拡散モデルからの合成データを用いた医用画像分類器の増強
• Authors: Luke W. Sagers, James A. Diao, Luke Melas-Kyriazi, Matthew Groh, Pranav Rajpurkar, Adewole S. Adamson, Veronica Rotemberg, Roxana Daneshjou, Arjun K. Manrai
• Abstract要約: 我々は,潜伏拡散モデルが皮膚疾患の画像を生成することを実証した。 我々は,複数の生成戦略を用いて生成した458,920個の合成画像の新しいデータセットを生成し,解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.077733447347592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While hundreds of artificial intelligence (AI) algorithms are now approved or cleared by the US Food and Drugs Administration (FDA), many studies have shown inconsistent generalization or latent bias, particularly for underrepresented populations. Some have proposed that generative AI could reduce the need for real data, but its utility in model development remains unclear. Skin disease serves as a useful case study in synthetic image generation due to the diversity of disease appearance, particularly across the protected attribute of skin tone. Here we show that latent diffusion models can scalably generate images of skin disease and that augmenting model training with these data improves performance in data-limited settings. These performance gains saturate at synthetic-to-real image ratios above 10:1 and are substantially smaller than the gains obtained from adding real images. As part of our analysis, we generate and analyze a new dataset of 458,920 synthetic images produced using several generation strategies. Our results suggest that synthetic data could serve as a force-multiplier for model development, but the collection of diverse real-world data remains the most important step to improve medical AI algorithms.
• Abstract（参考訳）: 米国食品医薬品局(FDA)は、現在数百の人工知能(AI)アルゴリズムを承認またはクリアしているが、多くの研究が矛盾した一般化または潜伏バイアス(特に人口不足)を示している。 生成AIは実際のデータの必要性を減らすことができる、という提案もあるが、モデル開発におけるその実用性はまだ不明である。 皮膚疾患は、疾患の外観の多様性、特に皮膚のトーンの保護された属性にまたがって、合成画像生成において有用なケーススタディである。 本稿では,潜伏拡散モデルが皮膚疾患の画像をスカラーに生成し,これらのデータを用いたモデルトレーニングの強化により,データ制限条件下での性能が向上することを示す。 これらの性能向上は10:1以上の合成実画像比で飽和し、実画像の追加によるゲインよりもかなり小さい。 分析の一環として,複数の生成戦略を用いて生成した458,920個の合成画像の新しいデータセットを生成し,解析する。 以上の結果から, 合成データはモデル開発のための力乗算器となりうることが示唆されたが, 多様な実世界のデータの収集は, 医学的aiアルゴリズムを改善する上で最も重要なステップである。

関連論文リスト

• Latent Drifting in Diffusion Models for Counterfactual Medical Image Synthesis [55.959002385347645]
  大規模なデータセットのトレーニングによるスケーリングは、画像生成の品質と忠実度を高め、拡散モデルによる操作を可能にすることが示されている。 遅延ドリフトにより、医療画像に対して拡散モデルを条件付けし、反ファクト画像生成の複雑なタスクに適合させることができる。 本研究は,異なる微調整方式と組み合わせた場合,様々なシナリオにおいて顕著な性能向上を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T01:59:34Z)
• Embryo 2.0: Merging Synthetic and Real Data for Advanced AI Predictions [69.07284335967019]
  2つのデータセットを使用して、2つの生成モデルをトレーニングします。 2-cell, 4-cell, 8-cell, morula, blastocyst など, 様々な細胞で合成胚画像を生成する。 これらは実画像と組み合わせて、胚細胞ステージ予測のための分類モデルを訓練した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T08:24:49Z)
• MediSyn: A Generalist Text-Guided Latent Diffusion Model For Diverse Medical Image Synthesis [4.541407789437896]
  MediSynは6つの専門医と10種類の画像から合成画像を生成することができるテキスト誘導潜在拡散モデルである。 合成画像と実画像との直接比較により,本モデルが新規画像の合成を行い,患者のプライバシを重要視する可能性が確認された。 本研究は,一般画像生成モデルが医学におけるアルゴリズム研究と開発を加速する大きな可能性を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T04:28:44Z)
• Is Synthetic Image Useful for Transfer Learning? An Investigation into Data Generation, Volume, and Utilization [62.157627519792946]
  ブリッジドトランスファー(ブリッジドトランスファー)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。このフレームワークは、当初、トレーニング済みモデルの微調整に合成画像を使用し、転送性を向上させる。 合成画像と実画像のスタイルアライメントを改善するために,データセットスタイルの逆変換方式を提案する。 提案手法は10の異なるデータセットと5つの異なるモデルで評価され、一貫した改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T22:25:05Z)
• Gadolinium dose reduction for brain MRI using conditional deep learning [66.99830668082234]
  これらの手法の主な課題は、コントラスト強調の正確な予測と現実的な画像の合成である。 コントラスト前の画像対とコントラスト後の画像対のサブトラクション画像に符号化されたコントラスト信号を利用することで、両課題に対処する。 各種スキャナー,フィールド強度,コントラストエージェントを用いた合成および実データに対するアプローチの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T08:35:29Z)
• Unconditional Latent Diffusion Models Memorize Patient Imaging Data: Implications for Openly Sharing Synthetic Data [2.04850174048739]
  我々は、合成データ生成のためのCT、MR、X線データセット上で潜時拡散モデルを訓練する。 そして,新たな自己教師型コピー検出手法を用いて,記憶したトレーニングデータの量を検出する。 以上の結果から,全データセットにまたがる驚くほど高い患者のデータ記憶が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T22:58:21Z)
• UAV-Sim: NeRF-based Synthetic Data Generation for UAV-based Perception [62.71374902455154]
  ニューラルレンダリングの最近の進歩を利用して、静的および動的ノベルビューUAVベースの画像レンダリングを改善する。 本研究では,主に実データと合成データのハイブリッドセットに基づいて最先端検出モデルが最適化された場合,性能が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T00:20:37Z)
• The Beauty or the Beast: Which Aspect of Synthetic Medical Images Deserves Our Focus? [1.6305276867803995]
  医療AIアルゴリズムのトレーニングには、大量の正確なラベル付きデータセットが必要である。 深層生成モデルから生成された合成画像は、データの不足問題を緩和するのに役立つが、それらの有効性は実世界の画像への忠実さに依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T09:09:54Z)
• Is synthetic data from generative models ready for image recognition? [69.42645602062024]
  本研究では,最新のテキスト・画像生成モデルから生成した合成画像が,画像認識タスクにどのように利用できるかを検討した。 本稿では,既存の生成モデルからの合成データの強大さと欠点を示し,認識タスクに合成データを適用するための戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T06:54:24Z)
• Brain Imaging Generation with Latent Diffusion Models [2.200720122706913]
  本研究では,高分解能3次元脳画像から合成画像を生成するために潜在拡散モデルを用いて検討する。 我々のモデルは現実的なデータを作成し、条件変数を使ってデータ生成を効果的に制御できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T09:16:21Z)
• Overcoming Barriers to Data Sharing with Medical Image Generation: A Comprehensive Evaluation [17.983449515155414]
  我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて、合成患者データからなる医用画像データセットを作成する。 合成画像は、理想的には、ソースデータセットと類似した統計特性を持つが、機密性の高い個人情報は含まない。 合成画像の品質は、合成データセットと実データセットの両方で訓練された予測モデルの性能差によって測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-29T15:41:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。