論文の概要: A Domain Translation Framework with an Adversarial Denoising Diffusion Model to Generate Synthetic Datasets of Echocardiography Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04612v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 15:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 13:37:17.574364
• Title: A Domain Translation Framework with an Adversarial Denoising Diffusion Model to Generate Synthetic Datasets of Echocardiography Images
• Title（参考訳）: 心エコー画像の合成データセット生成のための逆微分モデルを用いたドメイン翻訳フレームワーク
• Authors: Cristiana Tiago, Sten Roar Snare, Jurica Sprem, and Kristin McLeod
• Abstract要約: 臨床研究に好適な心エコー画像を作成するための枠組みを提案する。 いくつかのドメイン翻訳操作において、このような生成モデルによって高品質な画像サンプルを合成できることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5999777817331317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, medical image domain translation operations show a high demand from researchers and clinicians. Amongst other capabilities, this task allows the generation of new medical images with sufficiently high image quality, making them clinically relevant. Deep Learning (DL) architectures, most specifically deep generative models, are widely used to generate and translate images from one domain to another. The proposed framework relies on an adversarial Denoising Diffusion Model (DDM) to synthesize echocardiography images and perform domain translation. Contrary to Generative Adversarial Networks (GANs), DDMs are able to generate high quality image samples with a large diversity. If a DDM is combined with a GAN, this ability to generate new data is completed at an even faster sampling time. In this work we trained an adversarial DDM combined with a GAN to learn the reverse denoising process, relying on a guide image, making sure relevant anatomical structures of each echocardiography image were kept and represented on the generated image samples. For several domain translation operations, the results verified that such generative model was able to synthesize high quality image samples: MSE: 11.50 +/- 3.69, PSNR (dB): 30.48 +/- 0.09, SSIM: 0.47 +/- 0.03. The proposed method showed high generalization ability, introducing a framework to create echocardiography images suitable to be used for clinical research purposes.
• Abstract（参考訳）: 現在,医用画像領域翻訳作業は,研究者や臨床医の需要が高まっている。 その他の機能の中で、このタスクは画像品質が十分に高い新しい医用画像の生成を可能にするため、臨床的に関連性がある。 ディープラーニング(dl)アーキテクチャ、特に深層生成モデルは、あるドメインから別のドメインへの画像の生成と変換に広く使われている。 提案フレームワークは, 心エコー画像の合成とドメイン翻訳を行うために, DDM (Adversarial Denoising Diffusion Model) を利用する。 GAN(Generative Adversarial Networks)とは対照的に,DDMは高画質の画像サンプルを生成することができる。 DDMとGANを組み合わせると、この新たなデータを生成する能力はより高速なサンプリング時間で完了する。 本研究は,GANと併用した対向的DDMを訓練し,ガイド画像に頼って逆復調過程を学習し,各心エコー画像の解剖学的構造を保存し,生成した画像サンプルに表現するようにした。 MSE: 11.50 +/- 3.69, PSNR (dB): 30.48 +/- 0.09, SSIM: 0.47 +/- 0.03。 提案手法は高一般化能力を示し,臨床研究に適した心エコー画像を作成するための枠組みを導入した。

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