Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Ordinal Diffusion Model for Generating Medical Images with Different Severity Levels

論文の概要: An Ordinal Diffusion Model for Generating Medical Images with Different Severity Levels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00452v1
Date: Fri, 1 Mar 2024 11:20:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-05 17:24:08.880800
Title: An Ordinal Diffusion Model for Generating Medical Images with Different Severity Levels
Title（参考訳）: 重症度の異なる医用画像生成のための順序拡散モデル
Authors: Shumpei Takezaki and Seiichi Uchida
Abstract要約: クラス間における推定ノイズ画像の順序関係を制御できる順序拡散モデル(ODM)を提案する。複数の重度クラスの網膜および内視鏡像を作製し,本モデルの有効性を実験的に評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8231243791363285
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Diffusion models have recently been used for medical image generation because of their high image quality. In this study, we focus on generating medical images with ordinal classes, which have ordinal relationships, such as severity levels. We propose an Ordinal Diffusion Model (ODM) that controls the ordinal relationships of the estimated noise images among the classes. Our model was evaluated experimentally by generating retinal and endoscopic images of multiple severity classes. ODM achieved higher performance than conventional generative models by generating realistic images, especially in high-severity classes with fewer training samples.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最近、高い画像品質のために医療画像生成に使われている。本研究では,重症度レベルなどの順序関係を持つ順序クラスで医用画像を生成することに焦点を当てた。クラス間における推定ノイズ画像の順序関係を制御できる順序拡散モデル(ODM)を提案する。本モデルは,複数の重症度クラスの網膜および内視鏡画像を用いて実験的に評価した。 ODMは実写画像を生成することで従来の生成モデルよりも高い性能を実現した。

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