論文の概要: RadiomicsFill-Mammo: Synthetic Mammogram Mass Manipulation with Radiomics Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05683v2
- Date: Sun, 29 Sep 2024 08:58:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 23:24:33.836062
- Title: RadiomicsFill-Mammo: Synthetic Mammogram Mass Manipulation with Radiomics Features
- Title（参考訳）: RadiomicsFill-Mammo: 合成マンモグラムマスマニピュレーションと放射能特性
- Authors: Inye Na, Jonghun Kim, Eun Sook Ko, Hyunjin Park,
- Abstract要約: そこで,RadiomicsFill-Mammoは,特定の放射能特性を反映した現実的なマンモグラム質量像を生成する革新的な技術である。
その結果,RadiomicsFill-Mammoは様々な放射線条件に基づいて,多彩で現実的な腫瘍像を効果的に生成できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0015555136149175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Motivated by the question, "Can we generate tumors with desired attributes?'' this study leverages radiomics features to explore the feasibility of generating synthetic tumor images. Characterized by its low-dimensional yet biologically meaningful markers, radiomics bridges the gap between complex medical imaging data and actionable clinical insights. We present RadiomicsFill-Mammo, the first of the RadiomicsFill series, an innovative technique that generates realistic mammogram mass images mirroring specific radiomics attributes using masked images and opposite breast images, leveraging a recent stable diffusion model. This approach also allows for the incorporation of essential clinical variables, such as BI-RADS and breast density, alongside radiomics features as conditions for mass generation. Results indicate that RadiomicsFill-Mammo effectively generates diverse and realistic tumor images based on various radiomics conditions. Results also demonstrate a significant improvement in mass detection capabilities, leveraging RadiomicsFill-Mammo as a strategy to generate simulated samples. Furthermore, RadiomicsFill-Mammo not only advances medical imaging research but also opens new avenues for enhancing treatment planning and tumor simulation. Our code is available at https://github.com/nainye/RadiomicsFill.
- Abstract（参考訳）: 所望の属性を持つ腫瘍を生成するか?」という質問に動機づけられたこの研究は、放射能の特徴を活用して、合成腫瘍画像の作成の可能性を探る。
低次元で生物学的に意味のあるマーカーによって特徴づけられる放射能は、複雑な医用画像データと実行可能な臨床所見のギャップを埋める。
われわれはRadiomicsFillシリーズの第1弾であるRadiomicsFill-Mammoを紹介した。これは、マスク画像と反対乳房画像を用いて特定の放射能特性を反映したリアルなマンモグラムマス画像を生成する革新的な技術であり、最近の安定拡散モデルを利用している。
このアプローチはまた、BI-RADSや乳房密度などの重要な臨床変数を、大量発生の条件として放射能の特徴とともに組み込むことも可能である。
その結果,RadiomicsFill-Mammoは様々な放射線条件に基づいて,多彩で現実的な腫瘍像を効果的に生成できることが示唆された。
また,RadiomicsFill-Mammoを模擬サンプル生成戦略として活用し,質量検出能力の大幅な向上を図った。
さらに、RadiomicsFill-Mammoは、医療画像研究の進展だけでなく、治療計画と腫瘍シミュレーションの強化のための新たな道を開く。
私たちのコードはhttps://github.com/nainye/RadiomicsFill.comから入手可能です。
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