論文の概要: Synthetically Enhanced: Unveiling Synthetic Data's Potential in Medical Imaging Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09402v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 21:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 17:29:12.328050
• Title: Synthetically Enhanced: Unveiling Synthetic Data's Potential in Medical Imaging Research
• Title（参考訳）: シンセティック・エンハンスメント : 医用画像研究における合成データの可能性
• Authors: Bardia Khosravi, Frank Li, Theo Dapamede, Pouria Rouzrokh, Cooper U. Gamble, Hari M. Trivedi, Cody C. Wyles, Andrew B. Sellergren, Saptarshi Purkayastha, Bradley J. Erickson, Judy W. Gichoya
• Abstract要約: 本研究では, 拡散モデルを用いた合成データ補完が, CXR解析のための深層学習(DL)分類器の性能に及ぼす影響について検討した。 私たちはCheXpert、MIMIC-CXR、Emory Chest X-rayの3つのデータセットを使用しました。 我々のアプローチは、合成画像が元のデータの人口統計学的特徴と病理学的特徴を反映することを確実にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.609218256099332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chest X-rays (CXR) are the most common medical imaging study and are used to diagnose multiple medical conditions. This study examines the impact of synthetic data supplementation, using diffusion models, on the performance of deep learning (DL) classifiers for CXR analysis. We employed three datasets: CheXpert, MIMIC-CXR, and Emory Chest X-ray, training conditional denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) to generate synthetic frontal radiographs. Our approach ensured that synthetic images mirrored the demographic and pathological traits of the original data. Evaluating the classifiers' performance on internal and external datasets revealed that synthetic data supplementation enhances model accuracy, particularly in detecting less prevalent pathologies. Furthermore, models trained on synthetic data alone approached the performance of those trained on real data. This suggests that synthetic data can potentially compensate for real data shortages in training robust DL models. However, despite promising outcomes, the superiority of real data persists.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線(CXR)は最も一般的な医用画像研究であり、複数の疾患の診断に用いられる。 本研究では, 拡散モデルを用いた合成データ補完が, CXR解析のための深層学習(DL)分類器の性能に及ぼす影響について検討した。 3つのデータセット(chexpert, mimic-cxr, emory chest x-ray, training conditional denoising diffusion probabilistic models (ddpms))を用いて合成前頭葉x線写真を作成した。 我々のアプローチは、合成画像が元のデータの人口統計学的特徴と病理学的特徴を反映していることを保証する。 内部および外部のデータセットにおける分類器の性能評価により、合成データ補完はモデルの精度を高めることが判明した。 さらに、合成データだけで訓練されたモデルは、実データで訓練されたモデルの性能に近づいた。 これは、合成データが堅牢なdlモデルのトレーニングにおいて実際のデータ不足を補う可能性があることを示唆している。 しかし、有望な結果にもかかわらず、実際のデータの優位性は持続する。

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