論文の概要: DiffBoost: Enhancing Medical Image Segmentation via Text-Guided Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12868v2
- Date: Sat, 14 Dec 2024 21:53:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:50:45.746224
- Title: DiffBoost: Enhancing Medical Image Segmentation via Text-Guided Diffusion Model
- Title（参考訳）: DiffBoost: テキストガイド拡散モデルによる医用画像セグメンテーションの強化
- Authors: Zheyuan Zhang, Lanhong Yao, Bin Wang, Debesh Jha, Gorkem Durak, Elif Keles, Alpay Medetalibeyoglu, Ulas Bagci,
- Abstract要約: 医療応用のための堅牢で成功したディープラーニングモデルを開発するためには、大規模で大きな変動のある高品質なデータが不可欠である。
本稿では,DiffBoost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提案する。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.890243179348094
- License:
- Abstract: Large-scale, big-variant, 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 DiffBoost. 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. The promising results demonstrate the effectiveness of our \textcolor{black}{DiffBoost} 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 augmentations, hyper-parameter settings, patch size for generating random merging mask settings, and combined influence with different network architectures. Source code are available at https://github.com/NUBagciLab/DiffBoost.
- 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を開発するのに不可欠である。
しかし、高品質なラベル付きデータの不足は常に重大な課題を呈している。
本稿では,DiffBoost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することで,この問題に対処する新しい手法を提案する。
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むことで,元の医用画像の本質的特徴を保った,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。
提案手法の有効性を検証するため,超音波乳房(+13.87%),CT脾臓(+0.38%),MRI前立腺(+7.78%)など,複数のデータセットを対象とした医用画像セグメンテーション実験を行った。
その結果,医用画像分割タスクにおけるtextcolor{black}{DiffBoost}の有効性を実証し,一般医用画像分割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した。
慎重に設計されたアブレーション実験により、様々なデータ拡張の影響、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。
ソースコードはhttps://github.com/NUBagciLab/DiffBoost.comで入手できる。
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