Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ultra-Resolution Cascaded Diffusion Model for Gigapixel Image Synthesis in Histopathology

論文の概要: Ultra-Resolution Cascaded Diffusion Model for Gigapixel Image Synthesis in Histopathology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01152v1
Date: Sat, 2 Dec 2023 14:41:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-05 18:53:15.141064
Title: Ultra-Resolution Cascaded Diffusion Model for Gigapixel Image Synthesis in Histopathology
Title（参考訳）: 病理組織におけるギガピクセル画像合成のための超解像カスケード拡散モデル
Authors: Sarah Cechnicka, Hadrien Reynaud, James Ball, Naomi Simmonds, Catherine Horsfield, Andrew Smith, Candice Roufosse and Bernhard Kainz
Abstract要約: 我々のモデルは既存の手法を破り、pFID-50k [2]スコアを110.63から39.52 pFID-50kに改善した。低分解能拡散モデルでは平均絶対誤差0.11の重み付き平均誤差(MAE)、URCDMでは0.22の重み付きMAEに達した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.951643440590183
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Diagnoses from histopathology images rely on information from both high and low resolutions of Whole Slide Images. Ultra-Resolution Cascaded Diffusion Models (URCDMs) allow for the synthesis of high-resolution images that are realistic at all magnification levels, focusing not only on fidelity but also on long-distance spatial coherency. Our model beats existing methods, improving the pFID-50k [2] score by 110.63 to 39.52 pFID-50k. Additionally, a human expert evaluation study was performed, reaching a weighted Mean Absolute Error (MAE) of 0.11 for the Lower Resolution Diffusion Models and a weighted MAE of 0.22 for the URCDM.
Abstract（参考訳）: 病理画像からの診断は、全スライド画像の高解像度と低解像度の両方の情報に依存する。超分解能カスケード拡散モデル(urcdms)は、全ての倍率レベルで現実的な高分解能画像の合成を可能にし、忠実性だけでなく長距離空間コヒーレンシにも焦点を当てる。我々のモデルは既存の手法を破り、pFID-50k [2]スコアを110.63から39.52 pFID-50kに改善した。さらに,低分解能拡散モデルでは0.11の重み付き平均絶対誤差(MAE),URCDMでは0.22の重み付きMAEに達した。

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