論文の概要: Generating Realistic Counterfactuals for Retinal Fundus and OCT Images using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11629v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 17:01:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 21:09:53.175559
• Title: Generating Realistic Counterfactuals for Retinal Fundus and OCT Images using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた網膜眼底およびoct画像の現実的な偽物生成
• Authors: Indu Ilanchezian, Valentyn Boreiko, Laura K\"uhlewein, Ziwei Huang, Murat Se\c{c}kin Ayhan, Matthias Hein, Lisa Koch, Philipp Berens
• Abstract要約: 否定的推論は、意思決定の説明や代替案の定量化のために臨床現場でしばしば用いられる。 ここでは,網膜疾患分類タスクを訓練した逆向き頑健な分類器と併用した拡散モデルを用いることで,極めて現実的な対物生成が可能であることを実証する。 ユーザスタディにおいて、ドメインの専門家は、我々の手法を用いて生成された偽物は、以前の方法から生成された偽物よりもはるかに現実的であり、実際の画像と区別できないものさえ見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.81751569090276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual reasoning is often used in clinical settings to explain decisions or weigh alternatives. Therefore, for imaging based specialties such as ophthalmology, it would be beneficial to be able to create counterfactual images, illustrating answers to questions like "If the subject had had diabetic retinopathy, how would the fundus image have looked?". Here, we demonstrate that using a diffusion model in combination with an adversarially robust classifier trained on retinal disease classification tasks enables the generation of highly realistic counterfactuals of retinal fundus images and optical coherence tomography (OCT) B-scans. The key to the realism of counterfactuals is that these classifiers encode salient features indicative for each disease class and can steer the diffusion model to depict disease signs or remove disease-related lesions in a realistic way. In a user study, domain experts also found the counterfactuals generated using our method significantly more realistic than counterfactuals generated from a previous method, and even indistinguishable from real images.
• Abstract（参考訳）: 反事実推論は、意思決定の説明や代替案の重み付けにしばしば用いられる。 したがって、眼科などの画像に基づく専門分野において、被験者が糖尿病網膜症を患っていた場合、眼底像はどのように見えるか」といった疑問に対して、反現実的なイメージを作成できることは有益である。 そこで本研究では,網膜疾患分類タスクで訓練された逆向き頑健な分類器を併用した拡散モデルを用いることで,網膜基底画像と光コヒーレンストモグラフィー(OCT)Bスキャンの高現実的対物生成が可能となることを示す。 カウンターファクトリーの現実主義の鍵となるのは、これらの分類器が各病型に有意な特徴を表わし、拡散モデルを用いて病気の兆候を描写したり、疾患関連病変を現実的に除去することができることである。 ユーザスタディにおいて、ドメインの専門家は、我々の手法を用いて生成された偽物は、以前の方法から生成された偽物よりもはるかに現実的であり、実際の画像と区別できないものさえ見出した。

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