論文の概要: A 3D generative model of pathological multi-modal MR images and segmentations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04552v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 09:36:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 16:26:43.484215
• Title: A 3D generative model of pathological multi-modal MR images and segmentations
• Title（参考訳）: 病理学的多モードMR画像の3次元生成モデルとセグメンテーション
• Authors: Virginia Fernandez, Walter Hugo Lopez Pinaya, Pedro Borges, Mark S. Graham, Tom Vercauteren, M. Jorge Cardoso
• Abstract要約: 脳MRIと関連セグメンテーションのための3次元生成モデルである脳SPADE3Dを提案する。 提案した共同画像分割生成モデルを用いて,高忠実度合成画像と関連するセグメンテーションを生成する。 データに予期せぬ病理が存在する場合、セグメント化モデルの性能に関する問題をモデルが緩和する方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4806591877889375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative modelling and synthetic data can be a surrogate for real medical imaging datasets, whose scarcity and difficulty to share can be a nuisance when delivering accurate deep learning models for healthcare applications. In recent years, there has been an increased interest in using these models for data augmentation and synthetic data sharing, using architectures such as generative adversarial networks (GANs) or diffusion models (DMs). Nonetheless, the application of synthetic data to tasks such as 3D magnetic resonance imaging (MRI) segmentation remains limited due to the lack of labels associated with the generated images. Moreover, many of the proposed generative MRI models lack the ability to generate arbitrary modalities due to the absence of explicit contrast conditioning. These limitations prevent the user from adjusting the contrast and content of the images and obtaining more generalisable data for training task-specific models. In this work, we propose brainSPADE3D, a 3D generative model for brain MRI and associated segmentations, where the user can condition on specific pathological phenotypes and contrasts. The proposed joint imaging-segmentation generative model is shown to generate high-fidelity synthetic images and associated segmentations, with the ability to combine pathologies. We demonstrate how the model can alleviate issues with segmentation model performance when unexpected pathologies are present in the data.
• Abstract（参考訳）: 生成的モデリングと合成データは、実際の医療画像データセットの代理であり、その不足と共有の困難さは、医療アプリケーションに対して正確なディープラーニングモデルを提供する際に迷惑となる可能性がある。 近年, GAN (Generative Adversarial Network) や拡散モデル (DM) などのアーキテクチャを用いて, データ拡張や合成データ共有にこれらのモデルを使用することへの関心が高まっている。 それでも、3次元磁気共鳴イメージング(MRI)セグメンテーションのようなタスクへの合成データの適用は、生成した画像に関連付けられたラベルの欠如により制限されている。 さらに, 提案する生成型mriモデルの多くは, 明示的なコントラストコンディショニングがないため, 任意のモダリティを生成できない。 これらの制限により、ユーザーは画像のコントラストやコンテントを調整でき、タスク固有のモデルを訓練するためのより汎用的なデータを得ることができる。 本研究では,脳MRIと関連セグメンテーションの3次元生成モデルである脳SPADE3Dを提案する。 提案するジョイントイメージング・セグメンテーション生成モデルにより,高忠実度合成画像と関連するセグメンテーションを生成し,病理を組み合わせることができることを示した。 データに予期せぬ病理が存在する場合、セグメント化モデルの性能の問題を軽減する方法を示す。

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