論文の概要: Latent Diffusion for Medical Image Segmentation: End to end learning for fast sampling and accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12952v2
• Date: Sat, 18 Jan 2025 03:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 19:37:18.869155
• Title: Latent Diffusion for Medical Image Segmentation: End to end learning for fast sampling and accuracy
• Title（参考訳）: 医用画像分割のための潜時拡散:高速サンプリングと精度のためのエンド・ツー・エンド・ラーニング
• Authors: Fahim Ahmed Zaman, Mathews Jacob, Amanda Chang, Kan Liu, Milan Sonka, Xiaodong Wu,
• Abstract要約: 遅延空間における条件拡散は、複数の相互作用対象に対して正確な画像分割を保証する。 提案モデルでは,従来の決定論的セグメンテーションモデルと比較して,ノイズに対してかなり頑健であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.545920180010201
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion Probabilistic Models (DPMs) suffer from inefficient inference due to their slow sampling and high memory consumption, which limits their applicability to various medical imaging applications. In this work, we propose a novel conditional diffusion modeling framework (LDSeg) for medical image segmentation, utilizing the learned inherent low-dimensional latent shape manifolds of the target objects and the embeddings of the source image with an end-to-end framework. Conditional diffusion in latent space not only ensures accurate image segmentation for multiple interacting objects, but also tackles the fundamental issues of traditional DPM-based segmentation methods: (1) high memory consumption, (2) time-consuming sampling process, and (3) unnatural noise injection in the forward and reverse processes. The end-to-end training strategy enables robust representation learning in the latent space related to segmentation features, ensuring significantly faster sampling from the posterior distribution for segmentation generation in the inference phase. Our experiments demonstrate that LDSeg achieved state-of-the-art segmentation accuracy on three medical image datasets with different imaging modalities. In addition, we showed that our proposed model was significantly more robust to noise compared to traditional deterministic segmentation models. The code is available at https://github.com/FahimZaman/LDSeg.git.
• Abstract（参考訳）: Diffusion Probabilistic Models (DPM) はサンプリングの遅さとメモリ消費の増大により非効率な推論に苦しむため、様々な医療画像への応用が制限される。 本研究では, 対象物体の学習された低次元潜在形状多様体と, エンド・ツー・エンド・エンド・フレームワークによる画像の埋め込みを利用した, 医用画像セグメンテーションのための新しい条件拡散モデリングフレームワーク(LDSeg)を提案する。 遅延空間における条件拡散は、複数の相互作用対象に対して正確な画像分割を保証するだけでなく、(1)高メモリ消費、(2)時間消費サンプリングプロセス、(3)前と逆のプロセスにおける不自然なノイズ注入といった従来のDPMベースのセグメンテーション法の基本問題にも取り組む。 エンドツーエンドのトレーニング戦略は、セグメント化特徴に関連する潜在空間におけるロバストな表現学習を可能にし、推論フェーズにおけるセグメント化生成のための後部分布からのサンプリングを著しく高速化する。 実験の結果,LDSegは画像の異なる3つの医用画像データセットに対して,最先端のセグメンテーション精度を達成できた。 さらに,従来の決定論的セグメンテーションモデルと比較して,提案モデルがノイズに対してかなり頑健であることを示した。 コードはhttps://github.com/FahimZaman/LDSeg.gitで公開されている。

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