論文の概要: Paired Diffusion: Generation of related, synthetic PET-CT-Segmentation scans using Linked Denoising Diffusion Probabilistic Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17734v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 14:21:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 15:08:05.663235
- Title: Paired Diffusion: Generation of related, synthetic PET-CT-Segmentation scans using Linked Denoising Diffusion Probabilistic Models
- Title(参考訳): Paired Diffusion:Linked Denoising Diffusion Probabilistic Modelを用いたPET-CT-Segmentationスキャンの生成
- Authors: Rowan Bradbury, Katherine A. Vallis, Bartlomiej W. Papiez,
- Abstract要約: 本研究では,複数のPET-CT-腫瘍マスクペアをペアネットワークと条件エンコーダを用いて生成できる新しいアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチには、DDPMサンプリング一貫性を改善するための革新的で時間的なステップ制御機構とノイズ探索戦略が含まれる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) in biomedical imaging and radiotherapy is hindered by the limited availability of large imaging data repositories. With recent research and improvements in denoising diffusion probabilistic models (DDPM), high quality synthetic medical scans are now possible. Despite this, there is currently no way of generating multiple related images, such as a corresponding ground truth which can be used to train models, so synthetic scans are often manually annotated before use. This research introduces a novel architecture that is able to generate multiple, related PET-CT-tumour mask pairs using paired networks and conditional encoders. Our approach includes innovative, time step-controlled mechanisms and a `noise-seeding' strategy to improve DDPM sampling consistency. While our model requires a modified perceptual loss function to ensure accurate feature alignment we show generation of clearly aligned synthetic images and improvement in segmentation accuracy with generated images.
- Abstract(参考訳): バイオメディカルイメージングと放射線治療における人工知能(AI)の急速な進歩は、大規模な画像データリポジトリの不足によって妨げられている。
拡散確率モデル(DDPM)の最近の研究と改良により、高品質な合成医療スキャンが可能になった。
それにもかかわらず、現在、モデルのトレーニングに使用できる接地真理など、複数の関連画像を生成する方法がないため、合成スキャンは使用前に手動でアノテートされることが多い。
本研究では,複数のPET-CT-腫瘍マスクペアをペアネットワークと条件エンコーダを用いて生成できる新しいアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチには、DDPMサンプリング一貫性を改善するための革新的で時間的なステップ制御機構と「ノイズ探索」戦略が含まれる。
本モデルでは, 特徴アライメントの正確性を確保するために, 知覚損失関数の修正が必要であるが, 明瞭に整列された合成画像の生成と, 生成画像とのセグメンテーション精度の向上が示されている。
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