論文の概要: Analysing Diffusion Segmentation for Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14440v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 14:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 13:49:29.254329
• Title: Analysing Diffusion Segmentation for Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像における拡散セグメンテーションの解析
• Authors: Mathias Öttl, Siyuan Mei, Frauke Wilm, Jana Steenpass, Matthias Rübner, Arndt Hartmann, Matthias Beckmann, Peter Fasching, Andreas Maier, Ramona Erber, Katharina Breininger,
• Abstract要約: 医用画像の拡散分割が拡散画像生成とどう違うのかを批判的に分析し議論する。 また,拡散セグメンテーションアーキテクチャが直接セグメンテーションの訓練を行う際にどのように機能するかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.387226161755373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising Diffusion Probabilistic models have become increasingly popular due to their ability to offer probabilistic modeling and generate diverse outputs. This versatility inspired their adaptation for image segmentation, where multiple predictions of the model can produce segmentation results that not only achieve high quality but also capture the uncertainty inherent in the model. Here, powerful architectures were proposed for improving diffusion segmentation performance. However, there is a notable lack of analysis and discussions on the differences between diffusion segmentation and image generation, and thorough evaluations are missing that distinguish the improvements these architectures provide for segmentation in general from their benefit for diffusion segmentation specifically. In this work, we critically analyse and discuss how diffusion segmentation for medical images differs from diffusion image generation, with a particular focus on the training behavior. Furthermore, we conduct an assessment how proposed diffusion segmentation architectures perform when trained directly for segmentation. Lastly, we explore how different medical segmentation tasks influence the diffusion segmentation behavior and the diffusion process could be adapted accordingly. With these analyses, we aim to provide in-depth insights into the behavior of diffusion segmentation that allow for a better design and evaluation of diffusion segmentation methods in the future.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(Diffusion Probabilistic Model)は、確率的モデリングを提供し、多様な出力を生成する能力によって人気が高まっている。 この汎用性は、画像セグメンテーションへの適応にインスピレーションを与え、そこでは、モデルの複数の予測が、高い品質を達成するだけでなく、モデルに固有の不確実性も捉えることのできるセグメンテーション結果を生成することができる。 ここでは拡散セグメンテーション性能を向上させるために強力なアーキテクチャが提案されている。 しかし,拡散セグメンテーションと画像生成の相違に関する分析や議論は目覚ましいものであり,これらのアーキテクチャが拡散セグメンテーションのメリットを特に有する点から,それらのセグメンテーションにもたらす改善を区別する徹底的な評価が欠落している。 本研究では,医用画像の拡散分割が拡散画像生成とどのように異なるのかを批判的に分析し,特にトレーニング行動に着目して議論する。 さらに,提案した拡散分割アーキテクチャが,直接セグメンテーションを訓練した場合にどのように機能するかを評価する。 最後に,異なる医療セグメンテーションタスクが拡散セグメンテーションの挙動にどのように影響するかを検討する。 これらの分析により,拡散セグメンテーションの挙動を詳細に把握し,将来的な拡散セグメンテーション手法の設計と評価を行う。

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