論文の概要: Test-Time Generative Augmentation for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17608v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 14:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 14:00:49.105136
• Title: Test-Time Generative Augmentation for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のためのテスト時間生成拡張
• Authors: Xiao Ma, Yuhui Tao, Yuhan Zhang, Zexuan Ji, Yizhe Zhang, Qiang Chen,
• Abstract要約: 本稿では,テスト期間中の医用画像のセグメンテーションを強化する新しい手法を提案する。 入力テスト画像に手作り変換や関数を使う代わりに、先進的なドメインファインチューニング生成モデル(GM)の利用を提唱する。 医用画像分割作業におけるTTGAの有効性と有用性を示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.12850876150199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel approach to enhance medical image segmentation during test time. Instead of employing hand-crafted transforms or functions on the input test image to create multiple views for test-time augmentation, we advocate for the utilization of an advanced domain-fine-tuned generative model (GM), e.g., stable diffusion (SD), for test-time augmentation. Given that the GM has been trained to comprehend and encapsulate comprehensive domain data knowledge, it is superior than segmentation models in terms of representing the data characteristics and distribution. Hence, by integrating the GM into test-time augmentation, we can effectively generate multiple views of a given test sample, aligning with the content and appearance characteristics of the sample and the related local data distribution. This approach renders the augmentation process more adaptable and resilient compared to conventional handcrafted transforms. Comprehensive experiments conducted across three medical image segmentation tasks (nine datasets) demonstrate the efficacy and versatility of the proposed TTGA in enhancing segmentation outcomes. Moreover, TTGA significantly improves pixel-wise error estimation, thereby facilitating the deployment of a more reliable segmentation system. Code will be released at: https://github.com/maxiao0234/TTGA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テスト期間中の医用画像のセグメンテーションを向上するための新しいアプローチを提案する。 入力テスト画像上に手作りの変換や関数を用いて、テスト時間拡張のための複数のビューを作成する代わりに、テスト時間拡張のための高度なドメインファインチューニング生成モデル(GM)、例えば安定拡散(SD)の利用を提唱する。 GMは、包括的ドメインデータ知識の理解とカプセル化を訓練されているため、データ特性と分布を表す点において、セグメンテーションモデルよりも優れている。 したがって、GMをテスト時間拡張に統合することにより、サンプルの内容と外観特性と関連するローカルデータ分布とを一致させて、与えられたテストサンプルの複数のビューを効果的に生成することができる。 このアプローチは、従来の手作り変換よりも適応性と弾力性が向上する。 3つの医用画像セグメンテーションタスク(9つのデータセット)で実施された総合的な実験は、セグメンテーションの結果を高めるために提案されたTTGAの有効性と汎用性を示した。 さらに、TTGAは画素単位の誤差推定を大幅に改善し、より信頼性の高いセグメンテーションシステムの展開を容易にする。 コードは、https://github.com/maxiao0234/TTGA.comでリリースされる。

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