論文の概要: FlowSDF: Flow Matching for Medical Image Segmentation Using Distance Transforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18087v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 16:35:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 18:00:38.896515
• Title: FlowSDF: Flow Matching for Medical Image Segmentation Using Distance Transforms
• Title（参考訳）: FlowSDF: 距離変換を用いた医用画像分割のためのフローマッチング
• Authors: Lea Bogensperger, Dominik Narnhofer, Alexander Falk, Konrad Schindler, Thomas Pock,
• Abstract要約: 本稿では,セグメンテーションマスクの暗黙分布を表現するために,画像誘導型条件付きフローマッチングフレームワークであるFlowSDFを紹介する。 本フレームワークは,セグメンテーションマスクの正確なサンプリングと関連する統計指標の計算を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.195642571004804
• License:
• Abstract: Medical image segmentation plays an important role in accurately identifying and isolating regions of interest within medical images. Generative approaches are particularly effective in modeling the statistical properties of segmentation masks that are closely related to the respective structures. In this work we introduce FlowSDF, an image-guided conditional flow matching framework, designed to represent the signed distance function (SDF), and, in turn, to represent an implicit distribution of segmentation masks. The advantage of leveraging the SDF is a more natural distortion when compared to that of binary masks. Through the learning of a vector field associated with the probability path of conditional SDF distributions, our framework enables accurate sampling of segmentation masks and the computation of relevant statistical measures. This probabilistic approach also facilitates the generation of uncertainty maps represented by the variance, thereby supporting enhanced robustness in prediction and further analysis. We qualitatively and quantitatively illustrate competitive performance of the proposed method on a public nuclei and gland segmentation data set, highlighting its utility in medical image segmentation applications.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、医用画像内の関心領域を正確に識別し分離する上で重要な役割を担っている。 生成的アプローチは、それぞれの構造に密接に関連するセグメンテーションマスクの統計的性質をモデル化するのに特に有効である。 本研究では,署名された距離関数(SDF)を表現するために設計された画像誘導型条件付きフローマッチングフレームワークであるFlowSDFを紹介し,その上で,セグメント化マスクの暗黙的な分布を示す。 SDFを利用する利点は、二元マスクに比べて、より自然な歪みである。 本研究では,条件付きSDF分布の確率経路に付随するベクトル場を学習することにより,セグメンテーションマスクの正確なサンプリングと関連する統計量の計算を可能にした。 この確率論的アプローチは、分散によって表される不確実性写像の生成も促進し、予測およびさらなる解析における堅牢性の向上をサポートする。 提案手法の核・腺分節データセットに対する競合性能を質的,定量的に検証し,医用画像分節法における有用性を強調した。

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