Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anatomically-Controllable Medical Image Generation with Segmentation-Guided Diffusion Models

論文の概要: Anatomically-Controllable Medical Image Generation with Segmentation-Guided Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05210v4
Date: Wed, 19 Jun 2024 21:10:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-22 05:29:03.373266
Title: Anatomically-Controllable Medical Image Generation with Segmentation-Guided Diffusion Models
Title（参考訳）: 分割誘導拡散モデルを用いた解剖学的に制御可能な医用画像生成
Authors: Nicholas Konz, Yuwen Chen, Haoyu Dong, Maciej A. Mazurowski,
Abstract要約: 解剖学的に制御可能な医用画像生成を支援する拡散モデルに基づく手法を提案する。また, ランダムマスクアブレーショントレーニングアルゴリズムを導入し, 解剖学的制約の組合せの条件付けを可能にする。 SegGuidedDiffは、生成した画像の忠実さを新たな最先端に到達して、解剖学的マスクを入力します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.835841459200632
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Diffusion models have enabled remarkably high-quality medical image generation, yet it is challenging to enforce anatomical constraints in generated images. To this end, we propose a diffusion model-based method that supports anatomically-controllable medical image generation, by following a multi-class anatomical segmentation mask at each sampling step. We additionally introduce a random mask ablation training algorithm to enable conditioning on a selected combination of anatomical constraints while allowing flexibility in other anatomical areas. We compare our method ("SegGuidedDiff") to existing methods on breast MRI and abdominal/neck-to-pelvis CT datasets with a wide range of anatomical objects. Results show that our method reaches a new state-of-the-art in the faithfulness of generated images to input anatomical masks on both datasets, and is on par for general anatomical realism. Finally, our model also enjoys the extra benefit of being able to adjust the anatomical similarity of generated images to real images of choice through interpolation in its latent space. SegGuidedDiff has many applications, including cross-modality translation, and the generation of paired or counterfactual data. Our code is available at https://github.com/mazurowski-lab/segmentation-guided-diffusion.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルは極めて高品質な医用画像生成を可能にしているが、生成した画像に解剖学的制約を強制することは困難である。そこで本研究では,解剖学的に制御可能な医用画像生成を支援する拡散モデルに基づく手法を提案する。また,他の解剖学的領域の柔軟性を確保しつつ,選択した解剖学的制約の組み合わせを条件付けできるランダムマスクアブレーショントレーニングアルゴリズムを導入する。胸部MRIと腹部・頸部・骨盤CTデータセットを解剖学的対象の広い範囲で比較検討し,SegGuidedDiff法について検討した。以上の結果から,本手法は両データセットの解剖マスクを入力するために生成した画像の忠実さにおいて新たな最先端に到達し,一般的な解剖リアリズムと同等であることがわかった。最後に,本モデルでは,潜在空間における補間により,生成した画像の解剖学的類似性を実際の画像に調整できるという付加的な利点も享受している。 SegGuidedDiffには、相互モダリティ変換やペアデータや対物データの生成など、多くのアプリケーションがある。私たちのコードはhttps://github.com/mazurowski-lab/segmentation-guided-diffusionで公開しています。

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