論文の概要: SurGen: Text-Guided Diffusion Model for Surgical Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14028v2
• Date: Wed, 28 Aug 2024 18:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 18:15:34.388117
• Title: SurGen: Text-Guided Diffusion Model for Surgical Video Generation
• Title（参考訳）: SurGen:手術用ビデオ生成のためのテキストガイド拡散モデル
• Authors: Joseph Cho, Samuel Schmidgall, Cyril Zakka, Mrudang Mathur, Rohan Shad, William Hiesinger,
• Abstract要約: SurGenは、外科用ビデオ合成に適したテキスト誘導拡散モデルである。 標準画像およびビデオ生成指標を用いて,出力の視覚的および時間的品質を検証する。 本研究は, 外科研修生に有用な教育ツールとして, 拡散モデルが有用であることを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.461803711540329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion-based video generation models have made significant strides, producing outputs with improved visual fidelity, temporal coherence, and user control. These advancements hold great promise for improving surgical education by enabling more realistic, diverse, and interactive simulation environments. In this study, we introduce SurGen, a text-guided diffusion model tailored for surgical video synthesis, producing the highest resolution and longest duration videos among existing surgical video generation models. We validate the visual and temporal quality of the outputs using standard image and video generation metrics. Additionally, we assess their alignment to the corresponding text prompts through a deep learning classifier trained on surgical data. Our results demonstrate the potential of diffusion models to serve as valuable educational tools for surgical trainees.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくビデオ生成モデルは、視覚的忠実度、時間的コヒーレンス、ユーザコントロールを改善した出力を生成する。 これらの進歩は、より現実的で多様な、インタラクティブなシミュレーション環境を可能にすることによって、外科教育を改善するための大きな約束を持っている。 本研究では,手術用ビデオ合成に適したテキスト誘導拡散モデルであるSurGenを紹介する。 標準画像およびビデオ生成指標を用いて,出力の視覚的および時間的品質を検証する。 さらに,手術データに基づいて訓練された深層学習分類器を用いて,対応するテキストプロンプトへのアライメントを評価する。 本研究は, 外科研修生に有用な教育ツールとして, 拡散モデルが有用であることを示すものである。

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