論文の概要: Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Medical Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14409v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 08:25:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:01.744481
• Title: Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Medical Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 医用画像再構成におけるアウト・オブ・ディストリビューション適応のためのステアブル条件拡散
• Authors: Riccardo Barbano, Alexander Denker, Hyungjin Chung, Tae Hoon Roh, Simon Arridge, Peter Maass, Bangti Jin, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: 我々は、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。 このフレームワークは、利用可能な測定によって提供される情報のみに基づいて、画像再構成と並行して拡散モデルを適用する。 様々な画像モダリティにまたがるアウト・オブ・ディストリビューション性能の大幅な向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.91471250967703
• License:
• Abstract: Denoising diffusion models have emerged as the go-to generative framework for solving inverse problems in imaging. A critical concern regarding these models is their performance on out-of-distribution tasks, which remains an under-explored challenge. Using a diffusion model on an out-of-distribution dataset, realistic reconstructions can be generated, but with hallucinating image features that are uniquely present in the training dataset. To address this discrepancy during train-test time and improve reconstruction accuracy, we introduce a novel sampling framework called Steerable Conditional Diffusion. Specifically, this framework adapts the diffusion model, concurrently with image reconstruction, based solely on the information provided by the available measurement. Utilising our proposed method, we achieve substantial enhancements in out-of-distribution performance across diverse imaging modalities, advancing the robust deployment of denoising diffusion models in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの一般化は、イメージングにおける逆問題を解決するためのゴート・ツー・ジェネレーティブ・フレームワークとして現れている。 これらのモデルに対する重要な懸念は、アウト・オブ・ディストリビューション・タスクのパフォーマンスであり、まだ未解決の課題である。 アウト・オブ・ディストリビューションデータセット上の拡散モデルを使用して、現実的な再構成を生成することができるが、トレーニングデータセットに特有の幻覚的イメージ特徴を持つ。 列車走行時間におけるこの相違に対処し、再建精度を向上させるために、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。 具体的には、このフレームワークは、利用可能な測定によって提供される情報のみに基づいて、画像再構成と並行して拡散モデルを適用する。 提案手法を用いることで,様々な画像モダリティにまたがるアウト・オブ・ディストリビューション性能の大幅な向上を実現し,実世界のアプリケーションにおけるデノナイジング拡散モデルのロバスト展開を推し進める。

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