論文の概要: Synthesizing CTA Image Data for Type-B Aortic Dissection using Stable Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06969v1
• Date: Sat, 10 Feb 2024 14:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 18:20:24.006636
• Title: Synthesizing CTA Image Data for Type-B Aortic Dissection using Stable Diffusion Models
• Title（参考訳）: 安定拡散モデルを用いたB型大動脈解離に対するCTA画像データの合成
• Authors: Ayman Abaid, Muhammad Ali Farooq, Niamh Hynes, Peter Corcoran, and Ihsan Ullah
• Abstract要約: 安定拡散(SD)は、ジェネレーティブAIの分野で近年注目を集めている。 心電図CTA画像は, テキスト・トゥ・イメージ(T2I)の安定拡散モデルを用いて, 正常に生成できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.993378200812519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stable Diffusion (SD) has gained a lot of attention in recent years in the field of Generative AI thus helping in synthesizing medical imaging data with distinct features. The aim is to contribute to the ongoing effort focused on overcoming the limitations of data scarcity and improving the capabilities of ML algorithms for cardiovascular image processing. Therefore, in this study, the possibility of generating synthetic cardiac CTA images was explored by fine-tuning stable diffusion models based on user defined text prompts, using only limited number of CTA images as input. A comprehensive evaluation of the synthetic data was conducted by incorporating both quantitative analysis and qualitative assessment, where a clinician assessed the quality of the generated data. It has been shown that Cardiac CTA images can be successfully generated using using Text to Image (T2I) stable diffusion model. The results demonstrate that the tuned T2I CTA diffusion model was able to generate images with features that are typically unique to acute type B aortic dissection (TBAD) medical conditions.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散(SD)は、ジェネレーティブAI(Generative AI)の分野で近年注目を集めており、異なる特徴を持つ医用画像データの合成に役立っている。 目的は、データ不足の限界を克服し、心臓血管画像処理のためのMLアルゴリズムの能力を改善することに焦点を当てた継続的な取り組みに貢献することである。 そこで本研究では,少数のCTA画像のみを入力として,ユーザの定義したテキストプロンプトに基づく安定拡散モデルの微調整により,人工心臓CTA画像の生成の可能性を検討した。 臨床医が生成したデータの品質を評価するために,定量的分析と質的評価の両方を取り入れた総合的な合成データ評価を行った。 心電図CTA画像はテキスト・トゥ・イメージ(T2I)の安定拡散モデルを用いて生成できることが示されている。 以上の結果から,T2I CTA拡散モデルでは,急性B型大動脈解離(TBAD)の病態に特有の特徴を持つ画像が得られた。

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