Fugu-MT 論文翻訳(概要): MedM2G: Unifying Medical Multi-Modal Generation via Cross-Guided Diffusion with Visual Invariant

論文の概要: MedM2G: Unifying Medical Multi-Modal Generation via Cross-Guided Diffusion with Visual Invariant

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04290v1
Date: Thu, 7 Mar 2024 07:39:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-08 14:41:08.206599
Title: MedM2G: Unifying Medical Multi-Modal Generation via Cross-Guided Diffusion with Visual Invariant
Title（参考訳）: MedM2G:ビジュアル不変量を用いたクロスガイド拡散による医用マルチモーダル生成の統合
Authors: Chenlu Zhan, Yu Lin, Gaoang Wang, Hongwei Wang, Jian Wu
Abstract要約: MedM2Gは、テキスト・ツー・イメージ、画像・トゥ・テキスト、医用モダリティの統一的な生成タスクを統一する医療生成モデルである。 10のデータセットにまたがって5つの医療生成タスクを実行する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.30998544228763
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical generative models, acknowledged for their high-quality sample generation ability, have accelerated the fast growth of medical applications. However, recent works concentrate on separate medical generation models for distinct medical tasks and are restricted to inadequate medical multi-modal knowledge, constraining medical comprehensive diagnosis. In this paper, we propose MedM2G, a Medical Multi-Modal Generative framework, with the key innovation to align, extract, and generate medical multi-modal within a unified model. Extending beyond single or two medical modalities, we efficiently align medical multi-modal through the central alignment approach in the unified space. Significantly, our framework extracts valuable clinical knowledge by preserving the medical visual invariant of each imaging modal, thereby enhancing specific medical information for multi-modal generation. By conditioning the adaptive cross-guided parameters into the multi-flow diffusion framework, our model promotes flexible interactions among medical multi-modal for generation. MedM2G is the first medical generative model that unifies medical generation tasks of text-to-image, image-to-text, and unified generation of medical modalities (CT, MRI, X-ray). It performs 5 medical generation tasks across 10 datasets, consistently outperforming various state-of-the-art works.
Abstract（参考訳）: 高品質なサンプル生成能力で認識された医療生成モデルは、医療応用の急速な成長を加速させた。しかし、近年の研究は、個別の医療タスクのための個別の医療生成モデルに焦点を合わせており、医学的マルチモーダル知識に乏しく、包括的診断を制限している。本稿では,医療用マルチモーダル生成フレームワークであるmedm2gを提案し,統一モデル内で医療用マルチモーダルの調整,抽出,生成を行うための重要なイノベーションについて述べる。単一あるいは2つの医療モダリティを超えて、統一空間における中心的なアライメントアプローチを通じて、医療マルチモーダルを効率的に調整する。本フレームワークは,各画像の医用画像の不変性を保ち,マルチモーダル生成のための特定の医療情報を強化することで,貴重な臨床知識を抽出する。適応クロスガイドパラメータをマルチフロー拡散フレームワークに条件付けすることにより,医療用マルチモーダル間のフレキシブルなインタラクションを促進する。 MedM2Gは、テキスト・ツー・イメージ、画像・トゥ・テキスト、医用モダリティ(CT、MRI、X線)の医用生成タスクを統合する最初の医療生成モデルである。 10のデータセットにまたがって5つの医療生成タスクを実行する。

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