論文の概要: MediSyn: Text-Guided Diffusion Models for Broad Medical 2D and 3D Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09806v1
• Date: Thu, 16 May 2024 04:28:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 15:20:51.624612
• Title: MediSyn: Text-Guided Diffusion Models for Broad Medical 2D and 3D Image Synthesis
• Title（参考訳）: MediSyn:広帯域医用2次元および3次元画像合成のためのテキストガイド拡散モデル
• Authors: Joseph Cho, Cyril Zakka, Rohan Shad, Ross Wightman, Akshay Chaudhari, William Hiesinger,
• Abstract要約: 医学では、このアプリケーションはデータの不足という重要な課題に対処することを約束する。 リアルで多様な2Dおよび3D画像を生成することによって、これらのモデルは、アルゴリズムによるトレーニングと研究のためのリッチでプライバシーを尊重するリソースを提供する。 テキストプロンプトによる医用画像とビデオ合成の大幅な改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.494658099690446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have recently gained significant traction due to their ability to generate high-fidelity and diverse images and videos conditioned on text prompts. In medicine, this application promises to address the critical challenge of data scarcity, a consequence of barriers in data sharing, stringent patient privacy regulations, and disparities in patient population and demographics. By generating realistic and varying medical 2D and 3D images, these models offer a rich, privacy-respecting resource for algorithmic training and research. To this end, we introduce MediSyn, a pair of instruction-tuned text-guided latent diffusion models with the ability to generate high-fidelity and diverse medical 2D and 3D images across specialties and modalities. Through established metrics, we show significant improvement in broad medical image and video synthesis guided by text prompts.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最近、テキストプロンプトに条件付けされた高忠実で多様な画像やビデオを生成する能力により、大きな注目を集めている。 医学において、このアプリケーションは、データの不足、データ共有における障壁、厳格な患者のプライバシー規制、および患者の人口と人口の格差による重要な課題に対処することを約束する。 リアルで多様な2Dおよび3D画像を生成することによって、これらのモデルは、アルゴリズムによるトレーニングと研究のためのリッチでプライバシーを尊重するリソースを提供する。 そこで本研究では,高忠実で多彩な医療用2Dおよび3D画像を特殊・モダリティにまたがって生成することのできる,テキスト誘導型遅延拡散モデルであるMediSynを紹介する。 確立された指標により,テキストプロンプトによる医用画像とビデオ合成の大幅な改善が示された。

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