論文の概要: Assessing the capacity of a denoising diffusion probabilistic model to reproduce spatial context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10817v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 17:58:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 13:03:13.586855
• Title: Assessing the capacity of a denoising diffusion probabilistic model to reproduce spatial context
• Title（参考訳）: 雑音拡散確率モデルによる空間文脈再現能力の評価
• Authors: Rucha Deshpande, Muzaffer \"Ozbey, Hua Li, Mark A. Anastasio, Frank J. Brooks
• Abstract要約: 拡散確率モデル(DDPM)は生成逆数ネットワーク(GAN)と比較して画像合成性能が優れていることを示す これらの主張は、自然画像用に設計されたアンサンブルベースの手法や、構造的類似性などの画像品質の従来の尺度を用いて評価されている。 本研究は,空間文脈学習におけるDDPMの能力に関する新たな重要な知見を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.289988602420457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as a popular family of deep generative models (DGMs). In the literature, it has been claimed that one class of diffusion models -- denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) -- demonstrate superior image synthesis performance as compared to generative adversarial networks (GANs). To date, these claims have been evaluated using either ensemble-based methods designed for natural images, or conventional measures of image quality such as structural similarity. However, there remains an important need to understand the extent to which DDPMs can reliably learn medical imaging domain-relevant information, which is referred to as `spatial context' in this work. To address this, a systematic assessment of the ability of DDPMs to learn spatial context relevant to medical imaging applications is reported for the first time. A key aspect of the studies is the use of stochastic context models (SCMs) to produce training data. In this way, the ability of the DDPMs to reliably reproduce spatial context can be quantitatively assessed by use of post-hoc image analyses. Error-rates in DDPM-generated ensembles are reported, and compared to those corresponding to a modern GAN. The studies reveal new and important insights regarding the capacity of DDPMs to learn spatial context. Notably, the results demonstrate that DDPMs hold significant capacity for generating contextually correct images that are `interpolated' between training samples, which may benefit data-augmentation tasks in ways that GANs cannot.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、深層生成モデル(DGM)の一般的なファミリーとして登場した。 文献では、拡散確率モデル(DDPM)の1種類の拡散モデルが、生成的敵ネットワーク(GAN)に比べて優れた画像合成性能を示すことが主張されている。 これまでこれらの主張は、自然画像用に設計されたアンサンブルに基づく方法か、従来の構造的類似性などの画質の尺度を用いて評価されてきた。 しかし,本研究では,ddpmが「空間的文脈」と呼ばれる医用画像情報を確実に学習できるかどうかを理解するための重要なニーズが残されている。 これを解決するために,DDPMが医療画像アプリケーションに関連する空間的コンテキストを学習する能力の体系的評価を初めて報告した。 研究の重要な側面は、確率的文脈モデル(scms)を使用してトレーニングデータを生成することである。 このようにして、DDPMが空間コンテキストを確実に再現する能力は、ポストホック画像解析を用いて定量的に評価することができる。 DDPM生成アンサンブルの誤り率を報告し, 現代のガンに対応するアンサンブルと比較した。 本研究は,空間文脈学習におけるDDPMの能力に関する新たな重要な知見を明らかにする。 特に、DDPMはトレーニングサンプル間で '補間' された文脈的に正しい画像を生成する能力を有しており、GANができない方法でデータ拡張タスクに役立つ可能性がある。

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