論文の概要: Enhancing Rock Image Segmentation in Digital Rock Physics: A Fusion of
Generative AI and State-of-the-Art Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06079v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 14:24:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 14:51:02.563925
- Title: Enhancing Rock Image Segmentation in Digital Rock Physics: A Fusion of
Generative AI and State-of-the-Art Neural Networks
- Title（参考訳）: ディジタルロック物理における岩石画像分割の強化:生成AIと最先端ニューラルネットワークの融合
- Authors: Zhaoyang Ma, Xupeng He, Hyung Kwak, Jun Gao, Shuyu Sun, Bicheng Yan
- Abstract要約: デジタル・ロック物理学において、CTとSEMスキャンから微細構造を分析することは、ポーシティーや細孔接続性などの特性を推定するために重要である。
しきい値やCNNのような従来のセグメンテーション手法は、しばしば岩の微細構造を正確に詳細に記述するに足りず、ノイズを生じやすい。
U-Netはセグメンテーションの精度を改善したが、複雑な細孔形状のため、多くの専門家による注釈付きサンプルを必要とした。
我々の研究は、これらの制限を克服するために、高度な生成AIモデルである拡散モデルを用いていた。
TransU-Netは、デジタルロック物理学の新しい標準を設定し、将来の地球科学と工学のブレークスルーの道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.089732183029123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In digital rock physics, analysing microstructures from CT and SEM scans is
crucial for estimating properties like porosity and pore connectivity.
Traditional segmentation methods like thresholding and CNNs often fall short in
accurately detailing rock microstructures and are prone to noise. U-Net
improved segmentation accuracy but required many expert-annotated samples, a
laborious and error-prone process due to complex pore shapes. Our study
employed an advanced generative AI model, the diffusion model, to overcome
these limitations. This model generated a vast dataset of CT/SEM and binary
segmentation pairs from a small initial dataset. We assessed the efficacy of
three neural networks: U-Net, Attention-U-net, and TransUNet, for segmenting
these enhanced images. The diffusion model proved to be an effective data
augmentation technique, improving the generalization and robustness of deep
learning models. TransU-Net, incorporating Transformer structures, demonstrated
superior segmentation accuracy and IoU metrics, outperforming both U-Net and
Attention-U-net. Our research advances rock image segmentation by combining the
diffusion model with cutting-edge neural networks, reducing dependency on
extensive expert data and boosting segmentation accuracy and robustness.
TransU-Net sets a new standard in digital rock physics, paving the way for
future geoscience and engineering breakthroughs.
- Abstract（参考訳）: デジタル岩石物理学において、ctおよびsemスキャンによる微細構造の分析は、細孔性や細孔接続性などの特性の推定に不可欠である。
しきい値やCNNのような従来のセグメンテーション手法は、しばしば岩の微細構造を正確に詳細に記述するに足りず、ノイズを生じやすい。
U-Netはセグメンテーションの精度を改善したが、複雑な細孔形状のため、多くの専門家による注釈付きサンプルを必要とした。
我々の研究は、これらの制限を克服するために、高度な生成AIモデルである拡散モデルを使用した。
このモデルは、小さな初期データセットから、CT/SEMとバイナリセグメンテーションペアの膨大なデータセットを生成した。
U-Net, Attention-U-net, TransUNetの3つのニューラルネットワークによる画像分割の有効性を検討した。
拡散モデルは, 深層学習モデルの一般化とロバスト性を向上し, 効果的なデータ拡張手法であることが証明された。
Transformer構造を取り入れたTransU-Netは、セグメンテーション精度とIoUメトリクスが優れており、U-NetとAttention-U-netの両方を上回っている。
本研究では, 拡散モデルと最先端ニューラルネットワークを組み合わせることにより, 広範なエキスパートデータへの依存性を低減し, セグメンテーション精度とロバスト性を高めることにより, 岩盤画像のセグメンテーションを向上させる。
transu-netはデジタル岩石物理学の新しい標準を定め、将来の地球科学と工学のブレークスルーへの道を開く。
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