Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Enhancement for 3D Medical Images

論文の概要: Generative Enhancement for 3D Medical Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12852v1
Date: Tue, 19 Mar 2024 15:57:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 13:34:19.977825
Title: Generative Enhancement for 3D Medical Images
Title（参考訳）: 3次元医用画像のジェネレーティブエンハンスメント
Authors: Lingting Zhu, Noel Codella, Dongdong Chen, Zhenchao Jin, Lu Yuan, Lequan Yu,
Abstract要約: 本稿では,3次元医用画像合成の新しい生成手法であるGEM-3Dを提案する。本手法は2次元スライスから始まり,3次元スライスマスクを用いて患者に提供するための情報スライスとして機能し,生成過程を伝搬する。 3D医療画像をマスクと患者の事前情報に分解することで、GEM-3Dは多目的な3D画像を生成する柔軟な、かつ効果的なソリューションを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 74.17066529847546
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The limited availability of 3D medical image datasets, due to privacy concerns and high collection or annotation costs, poses significant challenges in the field of medical imaging. While a promising alternative is the use of synthesized medical data, there are few solutions for realistic 3D medical image synthesis due to difficulties in backbone design and fewer 3D training samples compared to 2D counterparts. In this paper, we propose GEM-3D, a novel generative approach to the synthesis of 3D medical images and the enhancement of existing datasets using conditional diffusion models. Our method begins with a 2D slice, noted as the informed slice to serve the patient prior, and propagates the generation process using a 3D segmentation mask. By decomposing the 3D medical images into masks and patient prior information, GEM-3D offers a flexible yet effective solution for generating versatile 3D images from existing datasets. GEM-3D can enable dataset enhancement by combining informed slice selection and generation at random positions, along with editable mask volumes to introduce large variations in diffusion sampling. Moreover, as the informed slice contains patient-wise information, GEM-3D can also facilitate counterfactual image synthesis and dataset-level de-enhancement with desired control. Experiments on brain MRI and abdomen CT images demonstrate that GEM-3D is capable of synthesizing high-quality 3D medical images with volumetric consistency, offering a straightforward solution for dataset enhancement during inference. The code is available at https://github.com/HKU-MedAI/GEM-3D.
Abstract（参考訳）: プライバシの懸念と高い収集やアノテーションのコストによる3D画像データセットの可用性の制限は、医用画像の分野で大きな課題となっている。将来有望な代替手段は、合成医療データを使用することであるが、バックボーン設計の困難さと、2D画像と比較して3Dトレーニングサンプルが少ないため、リアルな3D医療画像合成のためのソリューションはほとんどない。本稿では,3次元医用画像の合成と,条件付き拡散モデルを用いた既存のデータセットの強化のための新しい生成手法であるGEM-3Dを提案する。本手法は2次元スライスから始まり,3次元スライスマスクを用いて患者に提供するための情報スライスとして機能し,生成過程を伝搬する。 3Dの医療画像をマスクと患者の事前情報に分解することで、GEM-3Dは既存のデータセットから汎用的な3D画像を生成する、柔軟で効果的なソリューションを提供する。 GEM-3Dは、情報スライス選択とランダムな位置での生成と、編集可能なマスクボリュームを組み合わせて、拡散サンプリングの大きなバリエーションを導入することで、データセットの強化を可能にする。さらに、情報スライスには患者情報が含まれているため、GEM-3Dは、所望の制御で、反ファクト画像合成とデータセットレベルのデエンハンスメントを促進することができる。脳MRIと腹部CT画像の実験では、GEM-3Dは高画質の3D医療画像を容積整合性で合成することができ、推論中にデータセットを拡張するための簡単なソリューションを提供する。コードはhttps://github.com/HKU-MedAI/GEM-3Dで入手できる。

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