Fugu-MT 論文翻訳(概要): Salt & Pepper Heatmaps: Diffusion-informed Landmark Detection Strategy

論文の概要: Salt & Pepper Heatmaps: Diffusion-informed Landmark Detection Strategy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09192v1
Date: Fri, 12 Jul 2024 11:50:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-15 23:38:05.406444
Title: Salt & Pepper Heatmaps: Diffusion-informed Landmark Detection Strategy
Title（参考訳）: 塩とペッパーのヒートマップ:拡散インフォームドランドマーク検出戦略
Authors: Julian Wyatt, Irina Voiculescu,
Abstract要約: 解剖学的ランドマーク検出(Anatomical Landmark Detection)は、臨床測定のための画像の重要な領域を特定するプロセスである。機械学習モデルは、ヒートマップで表される確率領域としてランドマークの軌跡を予測する。我々は,自動解剖学的ランドマーク検出を高精度な生成モデルタスクとして再構成し,数ドットのヒートマップを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.276791657895805
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Anatomical Landmark Detection is the process of identifying key areas of an image for clinical measurements. Each landmark is a single ground truth point labelled by a clinician. A machine learning model predicts the locus of a landmark as a probability region represented by a heatmap. Diffusion models have increased in popularity for generative modelling due to their high quality sampling and mode coverage, leading to their adoption in medical image processing for semantic segmentation. Diffusion modelling can be further adapted to learn a distribution over landmarks. The stochastic nature of diffusion models captures fluctuations in the landmark prediction, which we leverage by blurring into meaningful probability regions. In this paper, we reformulate automatic Anatomical Landmark Detection as a precise generative modelling task, producing a few-hot pixel heatmap. Our method achieves state-of-the-art MRE and comparable SDR performance with existing work.
Abstract（参考訳）: 解剖学的ランドマーク検出(Anatomical Landmark Detection)は、臨床測定のための画像の重要な領域を特定するプロセスである。それぞれのランドマークは、臨床医によってラベル付けされた単一の真実点である。機械学習モデルは、ヒートマップで表される確率領域としてランドマークの軌跡を予測する。拡散モデルは、高品質なサンプリングとモードカバレッジのため、生成モデリングで人気が高まり、セマンティックセグメンテーションのための医療画像処理に採用されている。拡散モデリングはランドマーク上の分布を学習するためにさらに適応することができる。拡散モデルの確率的性質は、有意な確率領域にぼやけることにより、ランドマーク予測における揺らぎを捉える。本稿では,自動解剖学的ランドマーク検出を高精度な生成モデルタスクとして再構成し,数ドットのヒートマップを生成する。提案手法は,既存の作業に対して,最先端のMREと同等のSDR性能を実現する。

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