Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthesizing Diabetic Foot Ulcer Images with Diffusion Model

論文の概要: Synthesizing Diabetic Foot Ulcer Images with Diffusion Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20140v1
Date: Tue, 31 Oct 2023 03:15:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-01 16:46:55.308861
Title: Synthesizing Diabetic Foot Ulcer Images with Diffusion Model
Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた糖尿病足部潰瘍画像の合成
Authors: Reza Basiri, Karim Manji, Francois Harton, Alisha Poonja, Milos R. Popovic, Shehroz S. Khan
Abstract要約: 糖尿病性足底潰瘍(DFU)は、専門的な治療を必要とする重度の皮膚外傷である。近年, 合成画像を生成する強力なツールとして, 合成対向ネットワークや拡散モデルが登場している。本稿では,DFU画像を合成するための拡散モデルの可能性について検討し,その信頼性を専門医による評価を通じて評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8699569122464073
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diabetic Foot Ulcer (DFU) is a serious skin wound requiring specialized care. However, real DFU datasets are limited, hindering clinical training and research activities. In recent years, generative adversarial networks and diffusion models have emerged as powerful tools for generating synthetic images with remarkable realism and diversity in many applications. This paper explores the potential of diffusion models for synthesizing DFU images and evaluates their authenticity through expert clinician assessments. Additionally, evaluation metrics such as Frechet Inception Distance (FID) and Kernel Inception Distance (KID) are examined to assess the quality of the synthetic DFU images. A dataset of 2,000 DFU images is used for training the diffusion model, and the synthetic images are generated by applying diffusion processes. The results indicate that the diffusion model successfully synthesizes visually indistinguishable DFU images. 70% of the time, clinicians marked synthetic DFU images as real DFUs. However, clinicians demonstrate higher unanimous confidence in rating real images than synthetic ones. The study also reveals that FID and KID metrics do not significantly align with clinicians' assessments, suggesting alternative evaluation approaches are needed. The findings highlight the potential of diffusion models for generating synthetic DFU images and their impact on medical training programs and research in wound detection and classification.
Abstract（参考訳）: 糖尿病性足底潰瘍(DFU)は、専門的な治療を必要とする重度の皮膚外傷である。しかし、実際のDFUデータセットは限られており、臨床訓練や研究活動を妨げている。近年,多くの応用において顕著な現実性と多様性を持つ合成画像を生成するための強力なツールとして,生成的敵ネットワークや拡散モデルが出現している。本稿では,DFU画像を合成するための拡散モデルの可能性について検討し,その信頼性を専門医による評価を通じて評価する。さらに,Frechet Inception Distance (FID) や Kernel Inception Distance (KID) などの評価指標を調査し,合成DFU画像の品質を評価する。拡散モデルのトレーニングには2000DFU画像のデータセットを使用し、拡散過程を適用して合成画像を生成する。その結果,拡散モデルは視覚的に識別不能なDFU画像の合成に成功した。 70%の確率で、臨床医は合成dfu画像を本物のdfuとしてマークした。しかし、臨床医は合成画像よりも実画像の評価に満場一致の自信を示している。また、fidとkidの指標は臨床医の評価とあまり一致せず、代替的な評価アプローチが必要であることを示唆している。本研究は,DFU画像生成のための拡散モデルの可能性と医療訓練プログラムへの影響,創傷検出と分類に関する研究を明らかにするものである。

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