論文の概要: BS-Diff: Effective Bone Suppression Using Conditional Diffusion Models from Chest X-Ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15328v3
• Date: Thu, 29 Feb 2024 01:49:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 11:17:58.952760
• Title: BS-Diff: Effective Bone Suppression Using Conditional Diffusion Models from Chest X-Ray Images
• Title（参考訳）: BS-Diff:胸部X線画像からの条件拡散モデルを用いた効果的な骨抑制
• Authors: Zhanghao Chen, Yifei Sun, Wenjian Qin, Ruiquan Ge, Cheng Pan, Wenming Deng, Zhou Liu, Wenwen Min, Ahmed Elazab, Xiang Wan, Changmiao Wang
• Abstract要約: 胸部X線(CXR)は肺検診の低用量モダリティとして一般的に用いられる。 肺領域の約75%は骨と重なり、疾患の検出と診断を妨げている。 骨抑制技術が導入されたが、現在の病院の二重エネルギーサブトラクションイメージング技術は、高価な機器と高放射線にさらされる被検体を必要としている。 本稿では,U-Netアーキテクチャを備えた条件拡散モデルと,オートエンコーダを組み込むシンプルな拡張モジュールを備える骨抑制フレームワークBS-Diffを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.19843479423806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chest X-rays (CXRs) are commonly utilized as a low-dose modality for lung screening. Nonetheless, the efficacy of CXRs is somewhat impeded, given that approximately 75% of the lung area overlaps with bone, which in turn hampers the detection and diagnosis of diseases. As a remedial measure, bone suppression techniques have been introduced. The current dual-energy subtraction imaging technique in the clinic requires costly equipment and subjects being exposed to high radiation. To circumvent these issues, deep learning-based image generation algorithms have been proposed. However, existing methods fall short in terms of producing high-quality images and capturing texture details, particularly with pulmonary vessels. To address these issues, this paper proposes a new bone suppression framework, termed BS-Diff, that comprises a conditional diffusion model equipped with a U-Net architecture and a simple enhancement module to incorporate an autoencoder. Our proposed network cannot only generate soft tissue images with a high bone suppression rate but also possesses the capability to capture fine image details. Additionally, we compiled the largest dataset since 2010, including data from 120 patients with high-definition, high-resolution paired CXRs and soft tissue images collected by our affiliated hospital. Extensive experiments, comparative analyses, ablation studies, and clinical evaluations indicate that the proposed BS-Diff outperforms several bone-suppression models across multiple metrics. Our code can be accessed at https://github.com/Benny0323/BS-Diff.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線(CXR)は肺検診の低用量モードとして一般的に用いられる。 しかし、肺領域の約75%が骨と重なり、疾患の検出と診断を妨げているため、CXRsの有効性は幾らか阻害されている。 改善策として骨抑制技術が導入された。 現在の病院のデュアルエネルギーサブトラクションイメージング技術では、高価な機器と被写体が高放射線にさらされる必要がある。 これらの問題を回避すべく,深層学習に基づく画像生成アルゴリズムが提案されている。 しかし, 既存の手法では, 高品質な画像が得られず, 特に肺血管のテクスチャの細部が捉えられにくい。 これらの課題に対処するために,U-Netアーキテクチャとオートエンコーダを組み込むシンプルな拡張モジュールを備えた条件拡散モデルを備えた骨抑制フレームワークであるBS-Diffを提案する。 提案するネットワークは骨抑制率の高い軟部組織像を生成するだけでなく,微細な画像の詳細を捉える能力も備えている。 また,2010年以降で最大のデータセットを収集し,高精細度CXRと軟部組織像を関連病院で収集した120例のデータを収集した。 広範囲な実験、比較分析、アブレーション研究、臨床評価は、提案されたBS-Diffが複数の指標でいくつかの骨圧モデルより優れていることを示している。 私たちのコードはhttps://github.com/Benny0323/BS-Diffでアクセスできます。

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