論文の概要: A Novel Approach to Image EEG Sleep Data for Improving Quality of Life in Patients Suffering From Brain Injuries Using DreamDiffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02673v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 21:26:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 18:04:33.813438
- Title: A Novel Approach to Image EEG Sleep Data for Improving Quality of Life in Patients Suffering From Brain Injuries Using DreamDiffusion
- Title（参考訳）: ドリーム拡散を用いた脳損傷患者における画像脳波睡眠データによるQOL改善の試み
- Authors: David Fahim, Joshveer Grewal, Ritvik Ellendula,
- Abstract要約: 脳の信号を画像に変換することは、コマトース患者の思考をより深く理解するために重要である。
伝統的に、脳波によって収集された脳信号は、テキストにのみ変換される。
GitHubで利用可能なオープンソースモデルの新たな方法によって、DreamDiffusionは、脳波を直接イメージに変換するのに使用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Those experiencing strokes, traumatic brain injuries, and drug complications can often end up hospitalized and diagnosed with coma or locked-in syndrome. Such mental impediments can permanently alter the neurological pathways in work and significantly decrease the quality of life (QoL). It is critical to translate brain signals into images to gain a deeper understanding of the thoughts of a comatose patient. Traditionally, brain signals collected by an EEG could only be translated into text, but with the novel method of an open-source model available on GitHub, DreamDiffusion can be used to convert brain waves into images directly. DreamDiffusion works by extracting features from EEG signals and then using the features to create images through StableDiffusion. Upon this, we made further improvements that could make StableDiffusion the forerunner technology in waves to media translation. In our study, we begin by modifying the existing DreamDiffusion codebase so that it does not require any prior setup, avoiding any confusing steps needed to run the model from GitHub. For many researchers, the incomplete setup process, errors in the existing code, and a lack of directions made it nearly impossible to run, not even considering the model's performance. We brought the code into Google Colab so users could run and evaluate problems cell-by-cell, eliminating the specific file and repository dependencies. We also provided the original training data file so users do not need to purchase the necessary computing power to train the model from the given dataset. The second change is utilizing the mutability of the code and optimizing the model so it can be used to generate images from other given inputs, such as sleep data. Additionally, the affordability of EEG technology allows for global dissemination and creates the opportunity for those who want to work on the shared DreamDiffusion model.
- Abstract（参考訳）: 脳卒中、外傷性脳損傷、薬物の合併症を経験する人は、病院に入院し、コマやロックイン症候群と診断されることがある。
このような精神障害は、仕事の神経学的経路を永久に変化させ、生命の質(QoL)を著しく低下させる。
脳の信号を画像に変換することは、コマトース患者の思考をより深く理解するために重要である。
伝統的に、脳波によって収集された脳信号はテキストにのみ変換されるが、GitHubで利用可能なオープンソースモデルの新たな方法によって、DreamDiffusionは脳波を直接画像に変換するのに利用できる。
DreamDiffusionは、脳波信号から特徴を抽出し、その特徴を使ってStableDiffusionを使って画像を生成する。
これにより、StableDiffusionがメディア翻訳の波の先駆けとなるように、さらに改善しました。
この調査では、既存のDreamDiffusionコードベースを変更して、事前のセットアップを必要としないようにし、GitHubからモデルを走らせるために必要な混乱したステップを避けました。
多くの研究者にとって、不完全なセットアッププロセス、既存のコードのエラー、方向性の欠如は、モデルの性能を考慮してもほとんど実行不可能だった。
私たちはコードをGoogle Colabに持ち込み、ユーザがセルごとの問題を実行して評価できるようにし、特定のファイルやリポジトリの依存関係を排除しました。
また、ユーザが所定のデータセットからモデルをトレーニングするために必要なコンピューティングパワーを購入する必要がないように、トレーニングデータファイルも提供しました。
2つ目の変更はコードの変更性を活用してモデルを最適化することで、スリープデータなどの他の入力から画像を生成することができる。
さらに、EEG技術の可利用性は、グローバルな普及を可能にし、共有ドリーム拡散モデルに取り組みたい人々のための機会を生み出します。
関連論文リスト
- BrainDreamer: Reasoning-Coherent and Controllable Image Generation from EEG Brain Signals via Language Guidance [14.003870853594972]
本稿では、新しいエンドツーエンド言語誘導型生成フレームワークBrainDreamerを紹介する。
BrainDreamerは人間の推論を模倣し、脳波(EEG)脳信号から高品質の画像を生成する。
非侵襲的な脳波データ取得によるノイズを除去する能力において,本手法は優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-21T05:16:31Z) - SurgicaL-CD: Generating Surgical Images via Unpaired Image Translation with Latent Consistency Diffusion Models [1.6189876649941652]
現実的な手術画像を生成するために, 連続拡散法であるemphSurgicaL-CDを導入する。
以上の結果から,本手法はGANや拡散に基づく手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:19:25Z) - Coarse-to-Fine Latent Diffusion for Pose-Guided Person Image Synthesis [65.7968515029306]
PGPIS(Pose-Guided Person Image Synthesis)のためのCFLD(Coarse-to-Fine Latent Diffusion)法を提案する。
認識修正デコーダは、学習可能なクエリの集合を段階的に洗練し、粗いプロンプトとして人物画像の意味的理解を抽出するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T06:07:07Z) - Learning Multimodal Volumetric Features for Large-Scale Neuron Tracing [72.45257414889478]
オーバーセグメントニューロン間の接続を予測し,人間の作業量を削減することを目的としている。
最初はFlyTracingという名前のデータセットを構築しました。
本稿では,高密度なボリュームEM画像の埋め込みを生成するための,新しい接続性を考慮したコントラスト学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-05T19:45:12Z) - Rethinking Exemplars for Continual Semantic Segmentation in Endoscopy
Scenes: Entropy-based Mini-Batch Pseudo-Replay [18.383604936008744]
内視鏡は、疾患の早期発見や、ロボットによる最小侵襲手術(RMIS)に広く用いられている技術である
既存のディープラーニング(DL)モデルは破滅的な忘れ込みに悩まされることがある。
データプライバシとストレージの問題は、モデルを更新するときに古いデータが利用できないことにつながる可能性がある。
本研究では,データストレージやプライバシーの問題にかかわらない内視鏡連続セマンティック(EndoCSS)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-27T13:07:44Z) - Reverse Stable Diffusion: What prompt was used to generate this image? [73.10116197883303]
本研究では, 生成拡散モデルにより生成された画像に対して, 迅速な埋め込みを予測できる課題について検討する。
本稿では,複数ラベルの語彙分類を目的とする共同学習フレームワークを提案する。
我々はDiffusionDBデータセットの実験を行い、安定拡散によって生成された画像からテキストプロンプトを予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-02T23:39:29Z) - Fast Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with
Diffusion Models [1.6352599467675781]
脳画像における異常検出とセグメント分割のための拡散モデルに基づく手法を提案する。
拡散モデルは,2次元CTおよびMRIデータを用いた一連の実験において,自己回帰的アプローチと比較して競争性能が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T17:30:43Z) - FedMed-ATL: Misaligned Unpaired Brain Image Synthesis via Affine
Transform Loss [58.58979566599889]
脳画像合成のための新しい自己教師型学習(FedMed)を提案する。
アフィン変換損失(ATL)は、プライバシー法に違反することなく、ひどく歪んだ画像を使用するように定式化された。
提案手法は, 極めて不整合かつ不整合なデータ設定下での合成結果の品質の両方において, 高度な性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-29T13:45:39Z) - 3D Convolutional Neural Networks for Stalled Brain Capillary Detection [72.21315180830733]
脳毛細血管の血流停止などの脳血管障害は、アルツハイマー病の認知機能低下と病態形成と関連している。
本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた脳画像中の毛細血管の自動検出のための深層学習に基づくアプローチについて述べる。
本手法は,他の手法よりも優れ,0.85マシューズ相関係数,85%感度,99.3%特異性を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-04T20:30:14Z) - Towards Unsupervised Learning for Instrument Segmentation in Robotic
Surgery with Cycle-Consistent Adversarial Networks [54.00217496410142]
本稿では、入力された内視鏡画像と対応するアノテーションとのマッピングを学習することを目的として、未ペア画像から画像への変換を提案する。
当社のアプローチでは,高価なアノテーションを取得することなく,イメージセグメンテーションモデルをトレーニングすることが可能です。
提案手法をEndovis 2017チャレンジデータセットで検証し,教師付きセグメンテーション手法と競合することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-09T01:39:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。