論文の概要: Denoising Diffusion Models for Inpainting of Healthy Brain Tissue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17307v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 08:31:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 17:13:50.010726
- Title: Denoising Diffusion Models for Inpainting of Healthy Brain Tissue
- Title(参考訳): 健康な脳組織を塗りつぶすための消音拡散モデル
- Authors: Alicia Durrer, Philippe C. Cattin, Julia Wolleb
- Abstract要約: 本論文は,健康な脳組織の局所的合成技術であるBraTS 2023への貢献である。
この課題の課題は、腫瘍組織を脳磁気共鳴(MR)画像の健康な組織に変換することである。
我々は、健康な組織を採取し、再び塗布されることを学ぶスライスを用いて訓練された2Dモデルを使用します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7892577704654171
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper is a contribution to the "BraTS 2023 Local Synthesis of Healthy
Brain Tissue via Inpainting Challenge". The task of this challenge is to
transform tumor tissue into healthy tissue in brain magnetic resonance (MR)
images. This idea originates from the problem that MR images can be evaluated
using automatic processing tools, however, many of these tools are optimized
for the analysis of healthy tissue. By solving the given inpainting task, we
enable the automatic analysis of images featuring lesions, and further
downstream tasks. Our approach builds on denoising diffusion probabilistic
models. We use a 2D model that is trained using slices in which healthy tissue
was cropped out and is learned to be inpainted again. This allows us to use the
ground truth healthy tissue during training. In the sampling stage, we replace
the slices containing diseased tissue in the original 3D volume with the slices
containing the healthy tissue inpainting. With our approach, we achieve
comparable results to the competing methods. On the validation set our model
achieves a mean SSIM of 0.7804, a PSNR of 20.3525 and a MSE of 0.0113. In
future we plan to extend our 2D model to a 3D model, allowing to inpaint the
region of interest as a whole without losing context information of neighboring
slices.
- Abstract(参考訳): 本論文は,「脳の局所的な脳組織合成法(brats 2023 local synthesis of healthy brain tissue via inpainting challenge)」への貢献である。
この課題の課題は、腫瘍組織を脳磁気共鳴(MR)画像の健康な組織に変換することである。
この考え方は、MR画像が自動処理ツールで評価できるという問題に端を発するが、これらのツールの多くは健康組織の分析に最適化されている。
与えられた塗装課題を解決することにより、病変を特徴とする画像の自動解析と、さらに下流のタスクを可能にする。
本手法は拡散確率モデルに基づく。
健康な組織を切り抜いたスライスを用いてトレーニングした2dモデルを用いて、再び塗り替えられることを学習した。
これにより、トレーニング中に真実の健全な組織を使用することができます。
サンプリング段階では、元の3dボリュームの病組織を含むスライスを、健康な組織を塗るスライスに置き換える。
我々のアプローチでは、競合する手法に匹敵する結果を得る。
検証セットでは、平均SSIMは0.7804、PSNRは20.3525、MSEは0.0113である。
将来、我々は2Dモデルを3Dモデルに拡張し、隣り合うスライスのコンテキスト情報を失うことなく、関心領域全体をインペイントする計画を立てる。
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