論文の概要: MedEdit: Counterfactual Diffusion-based Image Editing on Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15270v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 21:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 16:40:17.715046
• Title: MedEdit: Counterfactual Diffusion-based Image Editing on Brain MRI
• Title（参考訳）: MedEdit:脳MRIによる非現実的拡散に基づく画像編集
• Authors: Malek Ben Alaya, Daniel M. Lang, Benedikt Wiestler, Julia A. Schnabel, Cosmin I. Bercea,
• Abstract要約: 医用画像編集のための条件拡散モデルであるMedEditを提案する。 MedEditは、疾患効果のモデリングとオリジナルのスキャンの完全性を維持するバランスを保ちながら、特定の領域の病理を誘導する。 本研究は, 現実的, 臨床的に有用な画像編集ツールの開発をさらに進めるために, 対物画像編集研究を可能にすると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4557713325522914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion probabilistic models enable high-fidelity image synthesis and editing. In biomedicine, these models facilitate counterfactual image editing, producing pairs of images where one is edited to simulate hypothetical conditions. For example, they can model the progression of specific diseases, such as stroke lesions. However, current image editing techniques often fail to generate realistic biomedical counterfactuals, either by inadequately modeling indirect pathological effects like brain atrophy or by excessively altering the scan, which disrupts correspondence to the original images. Here, we propose MedEdit, a conditional diffusion model for medical image editing. MedEdit induces pathology in specific areas while balancing the modeling of disease effects and preserving the integrity of the original scan. We evaluated MedEdit on the Atlas v2.0 stroke dataset using Frechet Inception Distance and Dice scores, outperforming state-of-the-art diffusion-based methods such as Palette (by 45%) and SDEdit (by 61%). Additionally, clinical evaluations by a board-certified neuroradiologist confirmed that MedEdit generated realistic stroke scans indistinguishable from real ones. We believe this work will enable counterfactual image editing research to further advance the development of realistic and clinically useful imaging tools.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデルのデノイングにより、高忠実度画像合成と編集が可能となる。 バイオメディシンでは、これらのモデルは反現実的な画像編集を促進し、仮説的条件をシミュレートするために編集された画像のペアを生成する。 例えば、脳卒中などの特定の疾患の進行をモデル化することができる。 しかし、現在の画像編集技術は、脳萎縮のような間接的な病態効果を不十分にモデル化するか、あるいはスキャンを過度に変更することで、元の画像との対応を損なうことによって、現実的なバイオメディカル・カウンターファクトを生成できないことが多い。 本稿では,医用画像編集のための条件拡散モデルであるMedEditを提案する。 MedEditは、疾患効果のモデリングとオリジナルのスキャンの完全性を維持するバランスをとりながら、特定の領域の病理を誘導する。 我々はFrechet Inception DistanceとDiceのスコアを用いてAtlas v2.0のストロークデータセット上でMedEditを評価し、Palette (45%) やSDEdit (61%) のような最先端の拡散ベースの手法より優れていることを示した。 さらに、ボード認証された神経放射線科医による臨床評価では、MedEditは実際のものと区別できない現実的な脳卒中スキャンを生成した。 本研究は, 現実的, 臨床的に有用な画像編集ツールの開発をさらに進めるために, 対物画像編集研究を可能にすると信じている。

関連論文リスト

• MaskMedPaint: Masked Medical Image Inpainting with Diffusion Models for Mitigation of Spurious Correlations [13.599251610827539]
  Masked Medical Image Inpainting (MaskMedPaint) 本研究では,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて,対象領域にマッチする領域をキー分類領域外の領域に塗布することでトレーニング画像を強化するMasked Medical Image Inpainting (MaskMedPaint)を提案する。 我々はMaskMedPaintが、制限された未ラベルのターゲット画像から、自然(Waterbirds, iWildCam)と医学(ISIC 2018, Chest X-ray)のデータセットの両方を対象とするドメインの一般化を促進することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T03:23:06Z)
• FedMedICL: Towards Holistic Evaluation of Distribution Shifts in Federated Medical Imaging [68.6715007665896]
  FedMedICLは統合されたフレームワークであり、フェデレートされた医療画像の課題を全体評価するためのベンチマークである。 6種類の医用画像データセットについて,いくつかの一般的な手法を総合的に評価した。 単純なバッチ分散手法はFedMedICL実験全体の平均性能において,高度な手法を超越していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T19:12:23Z)
• VALD-MD: Visual Attribution via Latent Diffusion for Medical Diagnostics [0.0]
  医用画像における視覚的属性は、医用画像の診断関連成分を明確にすることを目指している。 本稿では、潜在拡散モデルとドメイン固有大言語モデルを組み合わせた新しい生成的視覚属性手法を提案する。 結果として生じるシステムは、ゼロショット局所化疾患誘導を含む様々な潜在能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T19:51:49Z)
• RadEdit: stress-testing biomedical vision models via diffusion image editing [45.43408333243842]
  本研究は、生成画像編集を用いて、バイオメディカルビジョンモデルのデータセットシフトをシミュレートし、障害モードを診断することを提案する。 既存の編集手法は、疾患や治療介入の共起によって学習された、望ましくない変化をもたらす可能性がある。 そこで我々は,複数のマスクを用いた新しい編集手法RadEditを導入し,変更を制約し,編集画像の一貫性を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T09:27:41Z)
• Generating Realistic Counterfactuals for Retinal Fundus and OCT Images using Diffusion Models [36.81751569090276]
  否定的推論は、意思決定の説明や代替案の定量化のために臨床現場でしばしば用いられる。 ここでは,網膜疾患分類タスクを訓練した逆向き頑健な分類器と併用した拡散モデルを用いることで,極めて現実的な対物生成が可能であることを実証する。 ユーザスタディにおいて、ドメインの専門家は、我々の手法を用いて生成された偽物は、以前の方法から生成された偽物よりもはるかに現実的であり、実際の画像と区別できないものさえ見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T09:28:04Z)
• BiomedJourney: Counterfactual Biomedical Image Generation by Instruction-Learning from Multimodal Patient Journeys [99.7082441544384]
  本稿では,インストラクション学習によるバイオメディカル画像生成のための新しい手法であるBiomedJourneyを紹介する。 我々は、GPT-4を用いて、対応する画像レポートを処理し、疾患進行の自然言語記述を生成する。 得られた三重項は、反現実的なバイオメディカル画像生成のための潜伏拡散モデルを訓練するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T18:59:31Z)
• Diffusion Models for Counterfactual Generation and Anomaly Detection in Brain Images [39.94162291765236]
  病気の画像の健全なバージョンを生成し,それを用いて画素単位の異常マップを得るための弱教師付き手法を提案する。 健常者を対象にした拡散モデルを用いて, サンプリングプロセスの各ステップで拡散拡散確率モデル (DDPM) と拡散拡散確率モデル (DDIM) を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T21:56:50Z)
• On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
  深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。 DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。 本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z)
• MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer [53.575573940055335]
  我々は、MedSegDiff-V2と呼ばれるトランスフォーマーベースの拡散フレームワークを提案する。 画像の異なる20種類の画像分割作業において,その有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T03:42:36Z)
• Malignancy Prediction and Lesion Identification from Clinical Dermatological Images [65.1629311281062]
  臨床皮膚画像から機械学習に基づく悪性度予測と病変の同定を検討する。 まず, サブタイプや悪性度に関わらず画像に存在するすべての病変を同定し, その悪性度を推定し, 凝集により, 画像レベルの悪性度も生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T20:52:05Z)

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。