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/2403.00452v2
Date: Fri, 11 Oct 2024 03:14:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-14 13:28:30.904887
Title: An Ordinal Diffusion Model for Generating Medical Images with Different Severity Levels
Title（参考訳）: 重度の異なる医用画像生成のための正規拡散モデル
Authors: Shumpei Takezaki, 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）: 6.622091932474424
License:
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）: 近年,医用画像生成に拡散モデルが用いられている。本研究は,重度度などの順序関係を持つ順序クラスによる医用画像の生成に焦点を当てた。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。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。 ODMは、特にトレーニングサンプルが少ない高重度クラスにおいて、現実的な画像を生成することによって、従来の生成モデルよりも高い性能を実現した。

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