Fugu-MT 論文翻訳(概要): What Appears Appealing May Not be Significant! -- A Clinical Perspective of Diffusion Models

論文の概要: What Appears Appealing May Not be Significant! -- A Clinical Perspective of Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10029v1
Date: Sun, 14 Jul 2024 00:06:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 19:48:19.196894
Title: What Appears Appealing May Not be Significant! -- A Clinical Perspective of Diffusion Models
Title（参考訳）: 上訴するものは重要でない! -- 拡散モデルの臨床的展望
Authors: Vanshali Sharma,
Abstract要約: 本研究は, 異なる病態の合成ポリープ画像の臨床的意義を評価するための戦略について検討する。質的結果と臨床関連性との関係について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6317061277457001
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Various trending image generative techniques, such as diffusion models, have enabled visually appealing outcomes with just text-based descriptions. Unlike general images, where assessing the quality and alignment with text descriptions is trivial, establishing such a relation in a clinical setting proves challenging. This work investigates various strategies to evaluate the clinical significance of synthetic polyp images of different pathologies. We further explore if a relation could be established between qualitative results and their clinical relevance.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルのような様々なトレンド画像生成技術により、テキストベースの記述だけで視覚的に魅力的な結果が得られるようになった。テキスト記述と品質とアライメントを評価することは、一般的な画像とは異なり、臨床環境でそのような関係を確立することは困難である。本研究は, 病態の異なる合成ポリープ画像の臨床的意義を評価するための様々な戦略について検討する。さらに,定性的な結果と臨床関連性との関係について検討した。

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