Fugu-MT 論文翻訳(概要): Temporal Evolution of Knee Osteoarthritis: A Diffusion-based Morphing Model for X-ray Medical Image Synthesis

論文の概要: Temporal Evolution of Knee Osteoarthritis: A Diffusion-based Morphing Model for X-ray Medical Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00891v1
Date: Thu, 1 Aug 2024 20:00:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-05 15:06:04.655851
Title: Temporal Evolution of Knee Osteoarthritis: A Diffusion-based Morphing Model for X-ray Medical Image Synthesis
Title（参考訳）: 変形性膝関節症の経時的変化 : X線医用画像合成のための拡散モデル
Authors: Zhe Wang, Aladine Chetouani, Rachid Jennane, Yuhua Ru, Wasim Issa, Mohamed Jarraya,
Abstract要約: 患者の健康な膝と重度のKOAステージ間の中間X線画像の合成を目的とした新しい深層学習モデルを提案する。テストフェーズでは,健常な膝X線に基づいて,KOAX線画像の連続的かつ効果的なシーケンスを生成することができる。提案手法は拡散モジュールと変形モジュールを統合し,X線源画像とターゲット画像との空間的変形の詳細を抽出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.014316825270666
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Knee Osteoarthritis (KOA) is a common musculoskeletal disorder that significantly affects the mobility of older adults. In the medical domain, images containing temporal data are frequently utilized to study temporal dynamics and statistically monitor disease progression. While deep learning-based generative models for natural images have been widely researched, there are comparatively few methods available for synthesizing temporal knee X-rays. In this work, we introduce a novel deep-learning model designed to synthesize intermediate X-ray images between a specific patient's healthy knee and severe KOA stages. During the testing phase, based on a healthy knee X-ray, the proposed model can produce a continuous and effective sequence of KOA X-ray images with varying degrees of severity. Specifically, we introduce a Diffusion-based Morphing Model by modifying the Denoising Diffusion Probabilistic Model. Our approach integrates diffusion and morphing modules, enabling the model to capture spatial morphing details between source and target knee X-ray images and synthesize intermediate frames along a geodesic path. A hybrid loss consisting of diffusion loss, morphing loss, and supervision loss was employed. We demonstrate that our proposed approach achieves the highest temporal frame synthesis performance, effectively augmenting data for classification models and simulating the progression of KOA.
Abstract（参考訳）: 変形性膝関節症(KOA)は,高齢者の運動に著しい影響を及ぼす筋骨格障害である。医学領域では、時間的データを含む画像は、時間的ダイナミクスの研究や、病気の進行を統計的に監視するために頻繁に利用される。自然画像の深層学習に基づく生成モデルは広く研究されているが、側頭膝X線を合成する手法は比較的少ない。本研究では,特定の患者の健康な膝と重度のKOAステージ間の中間X線画像の合成を目的とした新しいディープラーニングモデルを提案する。テストフェーズでは,健常な膝X線に基づいて,さまざまな重度を有するKOAX線画像の連続的かつ効果的なシーケンスを生成することができる。具体的には,拡散確率モデルを変更することで拡散に基づくモーフィングモデルを導入する。提案手法は拡散・変形モジュールを統合し, 対象の膝X線画像から空間的変形の詳細を抽出し, 中間フレームをジオデシックパスに沿って合成する。拡散損失, 変態損失, 監督損失からなるハイブリッド損失を用いた。提案手法は,最高時間フレーム合成性能を実現し,分類モデルのデータを効果的に拡張し,KOAの進行をシミュレートする。

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