論文の概要: Annotated Biomedical Video Generation using Denoising Diffusion Probabilistic Models and Flow Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17808v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 15:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 14:47:26.836832
• Title: Annotated Biomedical Video Generation using Denoising Diffusion Probabilistic Models and Flow Fields
• Title（参考訳）: Denoising Diffusion Probabilistic Models and Flow Fields を用いたアノテートバイオメディカルビデオ生成
• Authors: Rüveyda Yilmaz, Dennis Eschweiler, Johannes Stegmaier,
• Abstract要約: 本稿では,現実的な合成顕微鏡ビデオを生成するバイオメディカルビデオ拡散モデル(BVDM)を提案する。 BVDMは任意の長さのビデオをピクセルレベルのアノテーションで生成することができる。 高忠実な合成細胞顕微鏡画像を生成する拡散確率モデル(DDPM)と、連続するビデオフレーム間の非剛性変換を予測するフロー予測モデル(FPM)から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.044688588029555915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The segmentation and tracking of living cells play a vital role within the biomedical domain, particularly in cancer research, drug development, and developmental biology. These are usually tedious and time-consuming tasks that are traditionally done by biomedical experts. Recently, to automatize these processes, deep learning based segmentation and tracking methods have been proposed. These methods require large-scale datasets and their full potential is constrained by the scarcity of annotated data in the biomedical imaging domain. To address this limitation, we propose Biomedical Video Diffusion Model (BVDM), capable of generating realistic-looking synthetic microscopy videos. Trained only on a single real video, BVDM can generate videos of arbitrary length with pixel-level annotations that can be used for training data-hungry models. It is composed of a denoising diffusion probabilistic model (DDPM) generating high-fidelity synthetic cell microscopy images and a flow prediction model (FPM) predicting the non-rigid transformation between consecutive video frames. During inference, initially, the DDPM imposes realistic cell textures on synthetic cell masks which are generated based on real data statistics. The flow prediction model predicts the flow field between consecutive masks and applies that to the DDPM output from the previous time frame to create the next one while keeping temporal consistency. BVDM outperforms state-of-the-art synthetic live cell microscopy video generation models. Furthermore, we demonstrate that a sufficiently large synthetic dataset enhances the performance of cell segmentation and tracking models compared to using a limited amount of available real data.
• Abstract（参考訳）: 生体細胞のセグメンテーションと追跡は、特にがん研究、薬物開発、発達生物学において、生体医学領域において重要な役割を担っている。 これらは通常、退屈で時間を要する作業であり、伝統的にバイオメディカルの専門家によってなされる。 近年,これらのプロセスを自動化するために,深層学習に基づくセグメンテーションと追跡手法が提案されている。 これらの手法は大規模なデータセットを必要とし、その完全なポテンシャルは、生体医用画像領域における注釈付きデータの不足によって制約される。 この制限に対処するために,現実的な合成顕微鏡ビデオを生成するバイオメディカルビデオ拡散モデル(BVDM)を提案する。 BVDMは、単一の実ビデオでのみトレーニングされ、任意の長さのビデオをピクセルレベルのアノテーションで生成し、データハングリーモデルのトレーニングに使用することができる。 高忠実な合成細胞顕微鏡画像を生成する拡散確率モデル(DDPM)と、連続するビデオフレーム間の非剛性変換を予測するフロー予測モデル(FPM)から構成される。 推測の間、DDPMは実際のデータ統計に基づいて生成される合成セルマスクに現実的な細胞テクスチャを課す。 フロー予測モデルは、連続するマスク間の流れ場を予測し、前回の時間フレームからのDDPM出力に適用し、時間的一貫性を維持しながら次のマスクを生成する。 BVDMは最先端の合成細胞顕微鏡ビデオ生成モデルより優れている。 さらに, 十分な量の合成データセットにより, 利用可能な実データ量が少ない場合と比較して, セルセグメンテーションと追跡モデルの性能が向上することが実証された。

関連論文リスト

• Development and Comparative Analysis of Machine Learning Models for Hypoxemia Severity Triage in CBRNE Emergency Scenarios Using Physiological and Demographic Data from Medical-Grade Devices [0.0]
  グラディエントブースティングモデル(GBM)は、トレーニング速度、解釈可能性、信頼性の点で、シーケンシャルモデルを上回った。 タイムリーな介入のために5分間の予測ウィンドウが選択された。 本研究は、トリアージを改善し、アラーム疲労を軽減するMLの可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T23:24:28Z)
• Steering Masked Discrete Diffusion Models via Discrete Denoising Posterior Prediction [88.65168366064061]
  本稿では,確率論的推論の課題として,事前学習したMDMを操る作業を行う新しいフレームワークであるDDPPを紹介する。 私たちのフレームワークは、3つの新しい目標のファミリーにつながります。 Wet-lab Validation(ウェット・ラブ・バリデーション)を用いて,報酬最適化タンパク質配列の過渡的発現を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:18:30Z)
• Extracting Training Data from Unconditional Diffusion Models [76.85077961718875]
  拡散確率モデル(DPM)は、生成人工知能(AI)の主流モデルとして採用されている。 本研究の目的は,1) 理論解析のための記憶量,2) 情報ラベルとランダムラベルを用いた条件記憶量,3) 記憶量測定のための2つのより良い評価指標を用いて,DPMにおける記憶量の理論的理解を確立することである。 提案手法は,理論解析に基づいて,SIDE (textbfSurrogate condItional Data extract) と呼ばれる新しいデータ抽出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T16:20:12Z)
• Paired Diffusion: Generation of related, synthetic PET-CT-Segmentation scans using Linked Denoising Diffusion Probabilistic Models [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T14:21:49Z)
• Synthetic location trajectory generation using categorical diffusion models [50.809683239937584]
  拡散モデル(DPM)は急速に進化し、合成データのシミュレーションにおける主要な生成モデルの一つとなっている。 本稿では,個人が訪れた物理的位置を表す変数列である合成個別位置軌跡(ILT)の生成にDPMを用いることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T15:57:39Z)
• ArSDM: Colonoscopy Images Synthesis with Adaptive Refinement Semantic Diffusion Models [69.9178140563928]
  大腸内視鏡検査は臨床診断や治療に不可欠である。 注釈付きデータの不足は、既存の手法の有効性と一般化を制限する。 本稿では, 下流作業に有用な大腸内視鏡画像を生成するために, 適応Refinement Semantic Diffusion Model (ArSDM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T07:55:46Z)
• PhagoStat a scalable and interpretable end to end framework for efficient quantification of cell phagocytosis in neurodegenerative disease studies [0.0]
  本稿では,食欲活動の定量化と分析を行うためのエンドツーエンド,スケーラブル,汎用的なリアルタイムフレームワークを提案する。 提案するパイプラインでは,大規模なデータセットを処理でき,データ品質検証モジュールも備えている。 我々はこのパイプラインをFTDの微小グリア細胞食細胞解析に応用し,統計的に信頼性の高い結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T18:10:35Z)
• Diffusion Models as Masked Autoencoders [52.442717717898056]
  拡散モデルに対する近年の関心を踏まえて、生成的に事前学習された視覚表現を再考する。 拡散モデルによる直接事前学習では強い表現は得られないが、マスク付き入力上での拡散モデルと公式拡散モデルをマスク付きオートエンコーダ(DiffMAE)として条件付ける。 設計選択の長所と短所について包括的な研究を行い、拡散モデルとマスク付きオートエンコーダ間の接続を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T17:59:56Z)
• Fast Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Diffusion Models [1.6352599467675781]
  脳画像における異常検出とセグメント分割のための拡散モデルに基づく手法を提案する。 拡散モデルは,2次元CTおよびMRIデータを用いた一連の実験において,自己回帰的アプローチと比較して競争性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T17:30:43Z)
• Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
  我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。 具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T08:36:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。