論文の概要: EMIT-Diff: Enhancing Medical Image Segmentation via Text-Guided Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12868v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 16:18:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-20 14:13:41.317409
• Title: EMIT-Diff: Enhancing Medical Image Segmentation via Text-Guided Diffusion Model
• Title（参考訳）: EMIT-Diff:テキストガイド拡散モデルによる医用画像分割の強化
• Authors: Zheyuan Zhang, Lanhong Yao, Bin Wang, Debesh Jha, Elif Keles, Alpay Medetalibeyoglu, and Ulas Bagci
• Abstract要約: EMIT-Diffと呼ばれる医用画像合成のための制御可能な拡散モデルを開発した。 近年の拡散確率モデルを利用して、現実的で多様な合成医用画像データを生成する。 提案手法では, 合成試料が医療上の制約に適合することを確実にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.057796755073023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale, big-variant, and high-quality data are crucial for developing robust and successful deep-learning models for medical applications since they potentially enable better generalization performance and avoid overfitting. However, the scarcity of high-quality labeled data always presents significant challenges. This paper proposes a novel approach to address this challenge by developing controllable diffusion models for medical image synthesis, called EMIT-Diff. We leverage recent diffusion probabilistic models to generate realistic and diverse synthetic medical image data that preserve the essential characteristics of the original medical images by incorporating edge information of objects to guide the synthesis process. In our approach, we ensure that the synthesized samples adhere to medically relevant constraints and preserve the underlying structure of imaging data. Due to the random sampling process by the diffusion model, we can generate an arbitrary number of synthetic images with diverse appearances. To validate the effectiveness of our proposed method, we conduct an extensive set of medical image segmentation experiments on multiple datasets, including Ultrasound breast (+13.87%), CT spleen (+0.38%), and MRI prostate (+7.78%), achieving significant improvements over the baseline segmentation methods. For the first time, to our best knowledge, the promising results demonstrate the effectiveness of our EMIT-Diff for medical image segmentation tasks and show the feasibility of introducing a first-ever text-guided diffusion model for general medical image segmentation tasks. With carefully designed ablation experiments, we investigate the influence of various data augmentation ratios, hyper-parameter settings, patch size for generating random merging mask settings, and combined influence with different network architectures.
• Abstract（参考訳）: 大規模で大きな変動があり、高品質なデータは、医療アプリケーションのための堅牢で成功したディープラーニングモデルの開発に不可欠である。 しかし、高品質なラベル付きデータの不足は常に大きな課題をもたらしている。 本稿では,医療画像合成のための制御可能な拡散モデルであるEMM-Diffを提案する。 我々は,最近の拡散確率モデルを利用して,合成過程を導くためにオブジェクトのエッジ情報を組み込んで,元の医用画像の本質的特徴を保存する,現実的で多様な合成医用画像データを生成する。 提案手法では, 合成試料が医療上の制約に従属し, 画像データの基盤構造を維持できる。 拡散モデルによるランダムサンプリングプロセスにより、様々な外観を持つ任意の数の合成画像を生成することができる。 提案法の有効性を検証するために,超音波乳房(+13.87%),ct脾臓(+0.38%),mri前立腺(+7.78%)を含む複数のデータセットで医用画像分割実験を行い,ベースラインセグメンテーション法よりも大幅に改善した。 医用画像セグメンテーションタスクにおけるemission-diffの有効性を初めて実証し,一般医用画像セグメンテーションタスクにテキスト誘導拡散モデルを導入する可能性を示す。 慎重に設計されたアブレーション実験により、様々なデータ増大率、ハイパーパラメータ設定、ランダムなマージマスク設定を生成するパッチサイズ、および異なるネットワークアーキテクチャによる影響について検討する。

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