Fugu-MT 論文翻訳(概要): DDPM based X-ray Image Synthesizer

論文の概要: DDPM based X-ray Image Synthesizer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01539v1
Date: Wed, 3 Jan 2024 04:35:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-04 15:10:12.410897
Title: DDPM based X-ray Image Synthesizer
Title（参考訳）: DDPMを用いたX線画像合成装置
Authors: Praveen Mahaulpatha, Thulana Abeywardane, Tomson George
Abstract要約: 本稿では, 拡散確率モデル(DDPM)とUNetアーキテクチャを組み合わせたX線画像合成手法を提案する。本手法では,Kaggleから得られた3000以上の肺炎X線画像を用いて訓練を行った。その結果, 平均二乗誤差(MSE)が低い実写画像の生成に成功し, 提案手法の有効性が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Access to high-quality datasets in the medical industry limits machine learning model performance. To address this issue, we propose a Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) combined with a UNet architecture for X-ray image synthesis. Focused on pneumonia medical condition, our methodology employs over 3000 pneumonia X-ray images obtained from Kaggle for training. Results demonstrate the effectiveness of our approach, as the model successfully generated realistic images with low Mean Squared Error (MSE). The synthesized images showed distinct differences from non-pneumonia images, highlighting the model's ability to capture key features of positive cases. Beyond pneumonia, the applications of this synthesizer extend to various medical conditions, provided an ample dataset is available. The capability to produce high-quality images can potentially enhance machine learning models' performance, aiding in more accurate and efficient medical diagnoses. This innovative DDPM-based X-ray photo synthesizer presents a promising avenue for addressing the scarcity of positive medical image datasets, paving the way for improved medical image analysis and diagnosis in the healthcare industry.
Abstract（参考訳）: 医療業界の高品質データセットへのアクセスは、機械学習モデルのパフォーマンスを制限する。この問題に対処するため,我々は,x線画像合成のための unet アーキテクチャと組み合わせたデノイジン拡散確率モデル (ddpm) を提案する。本手法は,カグルから得られた3000点以上の肺炎X線画像を用いて訓練を行った。その結果,このモデルが低平均二乗誤差(mse)の現実的な画像を生成することに成功した。合成された画像は非肺炎像と異なる違いを示し,モデルが陽性例の重要な特徴を捉える能力を強調した。肺炎以外にも、このシンセサイザーの応用は、豊富なデータセットが利用可能であれば、様々な医療状況に及んでいる。高品質の画像を生成する能力は、機械学習モデルの性能を高め、より正確で効率的な診断を支援する可能性がある。このイノベーティブなDDPMベースのX線写真合成装置は、陽性な医用画像データセットの不足に対処し、医療産業における医療用画像分析と診断を改善するための道を開く。

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