論文の概要: Spatial Diffusion for Cell Layout Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03106v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 22:09:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 22:55:47.820853
• Title: Spatial Diffusion for Cell Layout Generation
• Title（参考訳）: 細胞レイアウト生成のための空間拡散
• Authors: Chen Li, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Meilong Xu, Chao Chen,
• Abstract要約: セルレイアウト生成のための空間パターン誘導生成モデルを提案する。 具体的には、空間的特徴によってガイドされ、現実的なセルレイアウトを生成する新しい拡散モデルである。 これらの画像の増大は、SOTA細胞検出法の性能を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.901623313151594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative models, such as GANs and diffusion models, have been used to augment training sets and boost performances in different tasks. We focus on generative models for cell detection instead, i.e., locating and classifying cells in given pathology images. One important information that has been largely overlooked is the spatial patterns of the cells. In this paper, we propose a spatial-pattern-guided generative model for cell layout generation. Specifically, a novel diffusion model guided by spatial features and generates realistic cell layouts has been proposed. We explore different density models as spatial features for the diffusion model. In downstream tasks, we show that the generated cell layouts can be used to guide the generation of high-quality pathology images. Augmenting with these images can significantly boost the performance of SOTA cell detection methods. The code is available at https://github.com/superlc1995/Diffusion-cell.
• Abstract（参考訳）: GANや拡散モデルなどの生成モデルは、トレーニングセットの強化や、さまざまなタスクのパフォーマンス向上に使用されている。 我々は、細胞検出のための生成モデル、すなわち、与えられた病理画像中の細胞の位置と分類に焦点をあてる。 ほとんど見落とされた重要な情報のひとつは、細胞の空間的パターンである。 本稿では,セルレイアウト生成のための空間パターン誘導生成モデルを提案する。 具体的には,空間的特徴によってガイドされ,現実的なセルレイアウトを生成する新しい拡散モデルを提案する。 拡散モデルの空間的特徴として異なる密度モデルについて検討する。 下流タスクでは, 生成したセルレイアウトを用いて, 高品質な病理画像の生成を誘導できることを示す。 これらの画像の増大は、SOTA細胞検出法の性能を大幅に向上させる。 コードはhttps://github.com/superlc1995/Diffusion-cellで入手できる。

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