Fugu-MT 論文翻訳(概要): FDiff-Fusion:Denoising diffusion fusion network based on fuzzy learning for 3D medical image segmentation

論文の概要: FDiff-Fusion:Denoising diffusion fusion network based on fuzzy learning for 3D medical image segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02075v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 02:27:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 04:49:14.278885
Title: FDiff-Fusion:Denoising diffusion fusion network based on fuzzy learning for 3D medical image segmentation
Title（参考訳）: FDiff-Fusion:3次元医用画像分割のためのファジィ学習に基づく拡散融合ネットワーク
Authors: Weiping Ding, Sheng Geng, Haipeng Wang, Jiashuang Huang, Tianyi Zhou,
Abstract要約: 3次元医用画像分割のためのファジィ学習に基づく拡散融合ネットワーク(FDiff-Fusion)を提案する。従来のU-Netネットワークにデノナイズ拡散モデルを統合することにより、入力された医用画像からリッチなセマンティック情報を効果的に抽出することができる。その結果、FDiff-Fusionは2つのデータセット上でDiceスコアとHD95距離を大幅に改善することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.882697860720803
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, the denoising diffusion model has achieved remarkable success in image segmentation modeling. With its powerful nonlinear modeling capabilities and superior generalization performance, denoising diffusion models have gradually been applied to medical image segmentation tasks, bringing new perspectives and methods to this field. However, existing methods overlook the uncertainty of segmentation boundaries and the fuzziness of regions, resulting in the instability and inaccuracy of the segmentation results. To solve this problem, a denoising diffusion fusion network based on fuzzy learning for 3D medical image segmentation (FDiff-Fusion) is proposed in this paper. By integrating the denoising diffusion model into the classical U-Net network, this model can effectively extract rich semantic information from input medical images, thus providing excellent pixel-level representation for medical image segmentation. ... Finally, to validate the effectiveness of FDiff-Fusion, we compare it with existing advanced segmentation networks on the BRATS 2020 brain tumor dataset and the BTCV abdominal multi-organ dataset. The results show that FDiff-Fusion significantly improves the Dice scores and HD95 distance on these two datasets, demonstrating its superiority in medical image segmentation tasks.
Abstract（参考訳）: 近年,デノナイジング拡散モデルが画像セグメンテーションモデリングにおいて顕著な成功を収めている。強力な非線形モデリング機能と優れた一般化性能により、ディノナイズ拡散モデルは徐々に医療画像のセグメンテーションタスクに適用され、この分野に新たな視点と方法がもたらされた。しかし,既存の手法はセグメント化境界の不確実性や領域のファジィ性を見落とし,セグメント化結果の不確実性と不正確性をもたらす。そこで本論文では,ファジィ学習に基づく拡散拡散ネットワークによる3次元医用画像分割(FDiff-Fusion)を提案する。従来のU-Netネットワークにデノナイズ拡散モデルを統合することにより、入力された医用画像からリッチな意味情報を効果的に抽出し、医用画像のセグメンテーションに優れたピクセルレベルの表現を提供する。はぁ...。最後に、FDiff-Fusionの有効性を検証するために、既存のBRATS 2020脳腫瘍データセットとBTCV腹部多臓器データセットの高度なセグメンテーションネットワークと比較した。その結果,FDiff-Fusionはこれらの2つのデータセットのDiceスコアとHD95距離を有意に改善し,医用画像分割作業においてその優位性を示した。

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