論文の概要: Semantic Map Guided Synthesis of Wireless Capsule Endoscopy Images using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05889v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 06:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 15:42:01.748872
• Title: Semantic Map Guided Synthesis of Wireless Capsule Endoscopy Images using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた無線カプセル内視鏡画像のセマンティックマップガイド合成
• Authors: Haejin Lee, Jeongwoo Ju, Jonghyuck Lee, Yeoun Joo Lee, Heechul Jung
• Abstract要約: ワイヤレスカプセル内視鏡(Wireless capsule endoscopy, WCE)は、消化管(GI)を可視化するための非侵襲的方法である。 本稿では,様々なWCE画像を生成するために生成モデル,特に拡散モデル(DM)を活用する新しいアプローチを提案する。 我々のモデルは、可視化スケール(VS)エンジンによるセマンティックマップを導入し、生成した画像の可制御性と多様性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.187344935012482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Wireless capsule endoscopy (WCE) is a non-invasive method for visualizing the gastrointestinal (GI) tract, crucial for diagnosing GI tract diseases. However, interpreting WCE results can be time-consuming and tiring. Existing studies have employed deep neural networks (DNNs) for automatic GI tract lesion detection, but acquiring sufficient training examples, particularly due to privacy concerns, remains a challenge. Public WCE databases lack diversity and quantity. To address this, we propose a novel approach leveraging generative models, specifically the diffusion model (DM), for generating diverse WCE images. Our model incorporates semantic map resulted from visualization scale (VS) engine, enhancing the controllability and diversity of generated images. We evaluate our approach using visual inspection and visual Turing tests, demonstrating its effectiveness in generating realistic and diverse WCE images.
• Abstract（参考訳）: ワイヤレスカプセル内視鏡(Wireless capsule endoscopy, WCE)は, 消化器疾患の診断に不可欠な消化管の非侵襲的可視化法である。 しかし、wceの結果の解釈には時間がかかる。 既存の研究では、深層ニューラルネットワーク(dnn)を使用して自動的に血管病変を検出するが、特にプライバシー上の懸念から十分なトレーニング例を取得することは依然として課題である。 パブリックなWCEデータベースには多様性と量がない。 そこで本研究では,生成モデル,特に拡散モデル(DM)を利用して,多様なWCE画像を生成する手法を提案する。 本モデルは可視化スケール(vs)エンジンから得られたセマンティックマップを取り入れ,生成画像の制御性と多様性を高める。 我々は,視覚検査と視覚チューリングテストを用いてアプローチを評価し,現実的で多様なWCE画像を生成する上での有効性を実証した。

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