論文の概要: Denoising Diffusion Models for Inpainting of Healthy Brain Tissue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17307v2
- Date: Wed, 23 Oct 2024 14:42:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:52:24.877143
- Title: Denoising Diffusion Models for Inpainting of Healthy Brain Tissue
- Title（参考訳）: 健康な脳組織の塗布における拡散モデル
- 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）: 0.7022492404644499
- License:
- 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,「塗布チャレンジによる健康脳組織の局所的合成」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。
与えられた塗装タスクを解くことにより、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。
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。
これにより、トレーニング中に基礎的な真理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,病原組織を含むスライスを,健康な組織を塗布したスライスに置き換える。
提案手法では,競合する手法に匹敵する結果が得られる。
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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