論文の概要: Guided Conditional Diffusion Classifier (ConDiff) for Enhanced Prediction of Infection in Diabetic Foot Ulcers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00858v1
- Date: Wed, 1 May 2024 20:47:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 18:33:31.757844
- Title: Guided Conditional Diffusion Classifier (ConDiff) for Enhanced Prediction of Infection in Diabetic Foot Ulcers
- Title（参考訳）: 糖尿病性足部潰瘍の感染予測のためのガイドライン付き条件拡散分類器(ConDiff)
- Authors: Palawat Busaranuvong, Emmanuel Agu, Deepak Kumar, Shefalika Gautam, Reza Saadati Fard, Bengisu Tulu, Diane Strong,
- Abstract要約: ConDiffは、ガイド画像合成と条件付き認知拡散モデルと距離に基づく分類を組み合わせた、新しいディープラーニング感染検出モデルである。
ConDiffは83%、F1スコア0.858の精度で優れた性能を示し、最先端モデルよりも少なくとも3%高い性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4548085068515286
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To detect infected wounds in Diabetic Foot Ulcers (DFUs) from photographs, preventing severe complications and amputations. Methods: This paper proposes the Guided Conditional Diffusion Classifier (ConDiff), a novel deep-learning infection detection model that combines guided image synthesis with a denoising diffusion model and distance-based classification. The process involves (1) generating guided conditional synthetic images by injecting Gaussian noise to a guide image, followed by denoising the noise-perturbed image through a reverse diffusion process, conditioned on infection status and (2) classifying infections based on the minimum Euclidean distance between synthesized images and the original guide image in embedding space. Results: ConDiff demonstrated superior performance with an accuracy of 83% and an F1-score of 0.858, outperforming state-of-the-art models by at least 3%. The use of a triplet loss function reduces overfitting in the distance-based classifier. Conclusions: ConDiff not only enhances diagnostic accuracy for DFU infections but also pioneers the use of generative discriminative models for detailed medical image analysis, offering a promising approach for improving patient outcomes.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病足部潰瘍(DFU)の病変を写真から検出し、重篤な合併症や切断を防止する。
方法:本論文では,ガイド付き画像合成と難読化拡散モデルと距離ベース分類を組み合わせた新しい深層学習感染検出モデルであるガイド付き条件拡散分類器(ConDiff)を提案する。
本発明の工程は、(1)誘導画像にガウスノイズを注入して誘導条件付き合成画像を生成し、次いで、逆拡散過程によりノイズ摂動画像を除音し、(2)合成画像と元のガイド画像との最小ユークリッド距離に基づいて感染を分類する。
結果:ConDiffは83%,F1スコア0.858の精度で優れた性能を示した。
三重項損失関数の使用は、距離ベース分類器の過度な適合を減少させる。
結論: ConDiffはDFU感染症の診断精度を高めるだけでなく、詳細な医療画像解析に生成的差別モデルを使用することも先駆的であり、患者の結果を改善するための有望なアプローチを提供する。
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