論文の概要: Vision-Language Synthetic Data Enhances Echocardiography Downstream Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19880v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 23:26:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:54:17.924646
• Title: Vision-Language Synthetic Data Enhances Echocardiography Downstream Tasks
• Title（参考訳）: 心エコー図を用いた視覚言語合成データの構築
• Authors: Pooria Ashrafian, Milad Yazdani, Moein Heidari, Dena Shahriari, Ilker Hacihaliloglu,
• Abstract要約: 本稿では,近年の視覚言語モデルを用いて,多彩でリアルな人工心エコー画像データを作成する。 合成データに含まれるリッチな文脈情報は、下流タスクの精度と解釈可能性を高める可能性があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1942958779358674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: High-quality, large-scale data is essential for robust deep learning models in medical applications, particularly ultrasound image analysis. Diffusion models facilitate high-fidelity medical image generation, reducing the costs associated with acquiring and annotating new images. This paper utilizes recent vision-language models to produce diverse and realistic synthetic echocardiography image data, preserving key features of the original images guided by textual and semantic label maps. Specifically, we investigate three potential avenues: unconditional generation, generation guided by text, and a hybrid approach incorporating both textual and semantic supervision. We show that the rich contextual information present in the synthesized data potentially enhances the accuracy and interpretability of downstream tasks, such as echocardiography segmentation and classification with improved metrics and faster convergence. Our implementation with checkpoints, prompts, and the created synthetic dataset will be publicly available at \href{https://github.com/Pooria90/DiffEcho}{GitHub}.
• Abstract（参考訳）: 医療応用、特に超音波画像解析における堅牢なディープラーニングモデルには、高品質で大規模なデータが不可欠である。 拡散モデルは高忠実度医用画像生成を促進し、新しい画像の取得と注釈付けに伴うコストを低減させる。 本稿では,近年の視覚言語モデルを用いて,テキスト・セマンティック・ラベル・マップでガイドされた原画像のキーとなる特徴を保存し,多種多様かつリアルな合成心エコー画像データを生成する。 具体的には、非条件生成、テキストガイドによる生成、テキストと意味の両方を取り入れたハイブリッドアプローチの3つの道について検討する。 合成されたデータに含まれるリッチな文脈情報により、心エコー区分けや分類などの下流タスクの精度と解釈性が向上し、メトリクスが向上し、より高速な収束が期待できることを示す。 チェックポイント、プロンプト、生成した合成データセットによる実装は、 \href{https://github.com/Pooria90/DiffEcho}{GitHub}で公開されます。

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