論文の概要: 3D MRI Synthesis with Slice-Based Latent Diffusion Models: Improving Tumor Segmentation Tasks in Data-Scarce Regimes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05421v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 09:53:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 19:45:22.224661
• Title: 3D MRI Synthesis with Slice-Based Latent Diffusion Models: Improving Tumor Segmentation Tasks in Data-Scarce Regimes
• Title（参考訳）: Slice-based Latent Diffusion Modelを用いた3次元MRI合成 : データスカースレジームにおける腫瘍分離タスクの改善
• Authors: Aghiles Kebaili, Jérôme Lapuyade-Lahorgue, Pierre Vera, Su Ruan,
• Abstract要約: 本稿では,ボリュームデータ生成の複雑さに対処するスライスに基づく遅延拡散アーキテクチャを提案する。 この手法は,医療用画像と関連するマスクの同時分布モデルを拡張し,データスカース体制下での同時生成を可能にする。 構造は, 大きさ, 形状, 相対位置などの腫瘍特性によって調節できるため, 腫瘍の多様性は様々である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8498944632323755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the increasing use of deep learning in medical image segmentation, the limited availability of annotated training data remains a major challenge due to the time-consuming data acquisition and privacy regulations. In the context of segmentation tasks, providing both medical images and their corresponding target masks is essential. However, conventional data augmentation approaches mainly focus on image synthesis. In this study, we propose a novel slice-based latent diffusion architecture designed to address the complexities of volumetric data generation in a slice-by-slice fashion. This approach extends the joint distribution modeling of medical images and their associated masks, allowing a simultaneous generation of both under data-scarce regimes. Our approach mitigates the computational complexity and memory expensiveness typically associated with diffusion models. Furthermore, our architecture can be conditioned by tumor characteristics, including size, shape, and relative position, thereby providing a diverse range of tumor variations. Experiments on a segmentation task using the BRATS2022 confirm the effectiveness of the synthesized volumes and masks for data augmentation.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションにおけるディープラーニングの利用の増加にもかかわらず、アノテートされたトレーニングデータの可用性は、データ取得とプライバシ規制に時間を要するため、依然として大きな課題である。 セグメンテーションタスクの文脈では、医療画像とそれに対応するターゲットマスクの両方を提供することが不可欠である。 しかし,従来のデータ拡張手法は主に画像合成に重点を置いている。 本研究では,スライス・バイ・スライス方式でボリュームデータ生成の複雑さに対処する,スライス・ベースの遅延拡散アーキテクチャを提案する。 この手法は,医療用画像と関連するマスクの同時分布モデルを拡張し,データスカース体制下での同時生成を可能にする。 提案手法は拡散モデルに関連する計算複雑性とメモリコストを緩和する。 さらに, この構造は, 大きさ, 形状, 相対的な位置などの腫瘍特性によって調節できるため, 腫瘍の多様性は様々である。 BRATS2022を用いたセグメンテーションタスクの実験により、データ拡張のための合成ボリュームとマスクの有効性が確認された。

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