論文の概要: XReal: Realistic Anatomy and Pathology-Aware X-ray Generation via Controllable Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09240v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 10:03:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 21:07:03.469482
• Title: XReal: Realistic Anatomy and Pathology-Aware X-ray Generation via Controllable Diffusion Model
• Title（参考訳）: XReal: 可制御拡散モデルによる現実的解剖と病理認識X線生成
• Authors: Anees Ur Rehman Hashmi, Ibrahim Almakky, Mohammad Areeb Qazi, Santosh Sanjeev, Vijay Ram Papineni, Dwarikanath Mahapatra, Mohammad Yaqub,
• Abstract要約: 大規模な生成モデルは、視覚的に魅力的な画像を生成する上で、印象的な能力を示している。 胸部X線画像を生成するための新しい制御可能な拡散モデルであるXRealを提案する。 本手法は,微調整をすることなく,事前学習したテキスト・画像拡散モデルに空間制御をシームレスに統合することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.869490584811727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large-scale generative models have demonstrated impressive capacity in producing visually compelling images, with increasing applications in medical imaging. However, they continue to grapple with the challenge of image hallucination and the generation of anatomically inaccurate outputs. These limitations are mainly due to the sole reliance on textual inputs and lack of spatial control over the generated images, hindering the potential usefulness of such models in real-life settings. We present XReal, a novel controllable diffusion model for generating realistic chest X-ray images through precise anatomy and pathology location control. Our lightweight method can seamlessly integrate spatial control in a pre-trained text-to-image diffusion model without fine-tuning, retaining its existing knowledge while enhancing its generation capabilities. XReal outperforms state-of-the-art x-ray diffusion models in quantitative and qualitative metrics while showing 13% and 10% anatomy and pathology realism gain, respectively, based on the expert radiologist evaluation. Our model holds promise for advancing generative models in medical imaging, offering greater precision and adaptability while inviting further exploration in this evolving field. A large synthetically generated data with annotations and code is publicly available at https://github.com/BioMedIA-MBZUAI/XReal.
• Abstract（参考訳）: 大規模生成モデルは、視覚的に魅力的な画像を生成するための優れた能力を示しており、医療画像の応用が増加している。 しかし、画像幻覚と解剖学的に不正確なアウトプットの生成の難しさに悩まされ続けている。 これらの制限は主に、テキスト入力のみに依存することと、生成された画像に対する空間制御が欠如していることによるものであり、実際の環境でのそのようなモデルの有用性を妨げている。 本稿では,胸部X線像を高精度な解剖学的,病理的位置制御により生成する新しい制御可能な拡散モデルXRealを提案する。 我々の軽量な手法は、微調整をすることなく、事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルに空間制御をシームレスに統合し、既存の知識を維持しつつ、生成能力を向上することができる。 XRealは、専門的な放射線学者の評価に基づいて、13%と10%の解剖学と病理リアリズムのゲインを示しながら、定量的および定性的な測定で最先端のX線拡散モデルより優れている。 我々のモデルは、医療画像における生成モデルの発展を約束し、より精度と適応性を提供しながら、この進化する分野におけるさらなる探索を招いている。 アノテーションとコードを備えた大規模な合成データもhttps://github.com/BioMedIA-MBzuAI/XRealで公開されている。

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