論文の概要: Re-DiffiNet: Modeling discrepancies loss in tumor segmentation using diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07354v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 00:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 12:03:47.877659
• Title: Re-DiffiNet: Modeling discrepancies loss in tumor segmentation using diffusion models
• Title（参考訳）: Re-DiffiNet:拡散モデルを用いた腫瘍セグメンテーションにおける異常損失のモデル化
• Authors: Tianyi Ren, Abhishek Sharma, Juampablo Heras Rivera, Harshitha Rebala, Ethan Honey, Agamdeep Chopra, Jacob Ruzevick, Mehmet Kurt
• Abstract要約: 本稿では,U-Netのようなセグメンテーションモデルの出力と基底真理との相違をモデル化するRe-Diffinetというフレームワークを紹介する。 その結果、Diceスコアの平均0.55%、HD95の平均16.28%が5倍以上のクロスバリデーションで改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8770164030186538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identification of tumor margins is essential for surgical decision-making for glioblastoma patients and provides reliable assistance for neurosurgeons. Despite improvements in deep learning architectures for tumor segmentation over the years, creating a fully autonomous system suitable for clinical floors remains a formidable challenge because the model predictions have not yet reached the desired level of accuracy and generalizability for clinical applications. Generative modeling techniques have seen significant improvements in recent times. Specifically, Generative Adversarial Networks (GANs) and Denoising-diffusion-based models (DDPMs) have been used to generate higher-quality images with fewer artifacts and finer attributes. In this work, we introduce a framework called Re-Diffinet for modeling the discrepancy between the outputs of a segmentation model like U-Net and the ground truth, using DDPMs. By explicitly modeling the discrepancy, the results show an average improvement of 0.55\% in the Dice score and 16.28\% in HD95 from cross-validation over 5-folds, compared to the state-of-the-art U-Net segmentation model.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍マージンの同定はグリオ芽腫の外科的決定に不可欠であり、神経外科医に信頼できる支援を提供する。 長年にわたって腫瘍セグメンテーションのためのディープラーニングアーキテクチャは改善されてきたが、臨床現場に適した完全自律システムの構築は、まだモデル予測が臨床応用に望まれる精度と一般化のレベルに達していないため、大きな課題である。 生成的モデリング技術は近年大きく改善されている。 具体的には、GAN(Generative Adversarial Networks)とDDPM(Denoising-Diffusion-based Model)を使用して、より少ないアーティファクトとより微細な属性で高品質な画像を生成する。 本稿では, DDPMを用いて, U-Netのようなセグメンテーションモデルの出力と基底真実との相違をモデル化するRe-Diffinetというフレームワークを紹介する。 差分を明示的にモデル化することにより、最新のU-Netセグメンテーションモデルと比較して、Diceスコアの0.55\%、HD95の16.28\%が5倍以上のクロスバリデーションから平均的に改善されていることを示す。

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