論文の概要: FDDM: Unsupervised Medical Image Translation with a Frequency-Decoupled Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12070v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 00:45:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 20:06:29.675603
• Title: FDDM: Unsupervised Medical Image Translation with a Frequency-Decoupled Diffusion Model
• Title（参考訳）: FDDM:周波数分離拡散モデルを用いた医用画像の教師なし翻訳
• Authors: Yunxiang Li, Hua-Chieh Shao, Xiaoxue Qian, You Zhang,
• Abstract要約: MR-CT変換のための周波数分離拡散モデルを提案する。 我々のモデルは低周波・高周波情報に二重経路逆拡散法を用いる。 翻訳された解剖学的構造の精度を維持しつつ、高品質なターゲットドメイン画像を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2726755789556794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated significant potential in producing high-quality images in medical image translation to aid disease diagnosis, localization, and treatment. Nevertheless, current diffusion models have limited success in achieving faithful image translations that can accurately preserve the anatomical structures of medical images, especially for unpaired datasets. The preservation of structural and anatomical details is essential to reliable medical diagnosis and treatment planning, as structural mismatches can lead to disease misidentification and treatment errors. In this study, we introduce the Frequency Decoupled Diffusion Model (FDDM) for MR-to-CT conversion. FDDM first obtains the anatomical information of the CT image from the MR image through an initial conversion module. This anatomical information then guides a subsequent diffusion model to generate high-quality CT images. Our diffusion model uses a dual-path reverse diffusion process for low-frequency and high-frequency information, achieving a better balance between image quality and anatomical accuracy. We extensively evaluated FDDM using public datasets for brain MR-to-CT and pelvis MR-to-CT translations, demonstrating its superior performance to other GAN-based, VAE-based, and diffusion-based models. The evaluation metrics included Frechet Inception Distance (FID), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), and Structural Similarity Index Measure (SSIM). FDDM achieved the best scores on all metrics for both datasets, particularly excelling in FID, with scores of 25.9 for brain data and 29.2 for pelvis data, significantly outperforming other methods. These results demonstrate that FDDM can generate high-quality target domain images while maintaining the accuracy of translated anatomical structures.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、疾患の診断、局所化、治療を支援するために、医用画像翻訳において高品質な画像を生成する大きな可能性を示している。 しかしながら、現在の拡散モデルは、医学画像の解剖学的構造を正確に保存できる忠実な画像翻訳、特に障害のないデータセットの達成に限定して成功している。 構造的ミスマッチは疾患の誤認や治療ミスにつながるため、構造的および解剖学的詳細の保存は信頼性の高い診断と治療計画に不可欠である。 本研究では,MR-CT変換のための周波数デカップリング拡散モデル(FDDM)を提案する。 FDDMは、まず、初期変換モジュールを介してMR画像からCT画像の解剖情報を取得する。 この解剖学的情報は、その後の拡散モデルをガイドし、高品質なCT画像を生成する。 我々の拡散モデルは、低周波・高周波情報にデュアルパス逆拡散法を用い、画像品質と解剖学的精度のバランスを良くする。 脳MR-to-CTおよび骨盤MR-to-CT翻訳のための公開データセットを用いてFDDMを広範囲に評価し、他のGANベース、VAEベース、拡散ベースモデルよりも優れた性能を示した。 評価指標はFrechet Inception Distance (FID), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structure similarity Index Measure (SSIM)であった。 FDDMは両方のデータセット、特にFIDで優れ、脳データでは25.9点、骨盤データでは29.2点、その他の手法では著しく優れていた。 これらの結果は、FDDMが翻訳された解剖学的構造の精度を維持しつつ、高品質なターゲットドメイン画像を生成することができることを示している。

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