論文の概要: VALD-MD: Visual Attribution via Latent Diffusion for Medical Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01414v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 19:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 16:00:27.242718
• Title: VALD-MD: Visual Attribution via Latent Diffusion for Medical Diagnostics
• Title（参考訳）: VALD-MD : 医用診断における潜伏拡散による視覚属性
• Authors: Ammar A. Siddiqui (1), Santosh Tirunagari (1), Tehseen Zia (2), David Windridge (1) ((1) Middlesex University, London, UK, (2) COMSATS University, Islamabad, Pakistan)
• Abstract要約: 医用画像における視覚的属性は、医用画像の診断関連成分を明確にすることを目指している。 本稿では、潜在拡散モデルとドメイン固有大言語モデルを組み合わせた新しい生成的視覚属性手法を提案する。 結果として生じるシステムは、ゼロショット局所化疾患誘導を含む様々な潜在能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual attribution in medical imaging seeks to make evident the diagnostically-relevant components of a medical image, in contrast to the more common detection of diseased tissue deployed in standard machine vision pipelines (which are less straightforwardly interpretable/explainable to clinicians). We here present a novel generative visual attribution technique, one that leverages latent diffusion models in combination with domain-specific large language models, in order to generate normal counterparts of abnormal images. The discrepancy between the two hence gives rise to a mapping indicating the diagnostically-relevant image components. To achieve this, we deploy image priors in conjunction with appropriate conditioning mechanisms in order to control the image generative process, including natural language text prompts acquired from medical science and applied radiology. We perform experiments and quantitatively evaluate our results on the COVID-19 Radiography Database containing labelled chest X-rays with differing pathologies via the Frechet Inception Distance (FID), Structural Similarity (SSIM) and Multi Scale Structural Similarity Metric (MS-SSIM) metrics obtained between real and generated images. The resulting system also exhibits a range of latent capabilities including zero-shot localized disease induction, which are evaluated with real examples from the cheXpert dataset.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の視覚的属性は、標準的な機械ビジョンパイプラインに展開される疾患組織(臨床医にとって分かりやすく説明できない)のより一般的な検出とは対照的に、医学画像の診断関連成分を明確にすることを目指している。 本稿では,潜在拡散モデルとドメイン固有の大規模言語モデルを組み合わせて,異常画像の正規表現を生成する新しい生成的視覚帰属法を提案する。 したがって、両者の相違により、診断関連画像成分を示すマッピングが生まれる。 これを実現するために,医学や応用放射線学から取得した自然言語テキストプロンプトを含む画像生成過程を制御するために,適切な条件付け機構とともに画像先行情報をデプロイする。 本稿では,Frechet Inception Distance (FID), Structure similarity (SSIM), Multi Scale Structure similarity Metric (MS-SSIM)測定値を用いて,ラベル付き胸部X線写真データベースを用いて,実画像と生成画像の間で得られた症状を比較検討した。 結果として得られたシステムは、チェXpertデータセットの実際の例で評価されるゼロショットローカライズド病誘導を含む、様々な潜伏能力を示す。

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