論文の概要: Multi-Conditioned Denoising Diffusion Probabilistic Model (mDDPM) for Medical Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04670v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 01:19:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 21:14:48.246840
• Title: Multi-Conditioned Denoising Diffusion Probabilistic Model (mDDPM) for Medical Image Synthesis
• Title（参考訳）: 医用画像合成のためのマルチコンディションデノイング拡散確率モデル(mDDPM)
• Authors: Arjun Krishna, Ge Wang, Klaus Mueller,
• Abstract要約: アノテーションを用いた合成画像の制御生成フレームワークを提案する。 本手法は, 解剖学的に忠実に表現できる, 注記式肺CT画像を作成することができることを示す。 本実験は, この自然の制御された生成フレームワークが, ほぼすべての最先端画像生成モデルを超えることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.0080610434872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical imaging applications are highly specialized in terms of human anatomy, pathology, and imaging domains. Therefore, annotated training datasets for training deep learning applications in medical imaging not only need to be highly accurate but also diverse and large enough to encompass almost all plausible examples with respect to those specifications. We argue that achieving this goal can be facilitated through a controlled generation framework for synthetic images with annotations, requiring multiple conditional specifications as input to provide control. We employ a Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) to train a large-scale generative model in the lung CT domain and expand upon a classifier-free sampling strategy to showcase one such generation framework. We show that our approach can produce annotated lung CT images that can faithfully represent anatomy, convincingly fooling experts into perceiving them as real. Our experiments demonstrate that controlled generative frameworks of this nature can surpass nearly every state-of-the-art image generative model in achieving anatomical consistency in generated medical images when trained on comparable large medical datasets.
• Abstract（参考訳）: 医療画像の応用は、ヒトの解剖学、病理学、画像の領域において非常に専門的である。 したがって、医用画像の深層学習応用を訓練するための注釈付きトレーニングデータセットは、高度に正確であるだけでなく、それらの仕様に関してほぼすべての妥当な例を網羅できるほど、多様で大きなものも必要である。 我々は,この目標を達成するために,アノテーションを付加した合成画像の制御生成フレームワークを設計し,複数の条件仕様を入力として要求する。 我々は,肺CT領域における大規模生成モデルの訓練にDDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)を用いており,その1つの生成フレームワークを示すために,分類子フリーサンプリング戦略を拡張した。 われわれは,解剖学を忠実に表現できる注釈付き肺CT画像を作成し,専門家を説得力なく騙して本物と認識させることを実証した。 我々の実験は、この性質の制御された生成フレームワークが、ほぼすべての最先端の画像生成モデルを超え、同等の大きな医療データセットでトレーニングされた時に生成された医療画像の解剖学的整合性を達成することができることを示した。

関連論文リスト

• Latent Drifting in Diffusion Models for Counterfactual Medical Image Synthesis [55.959002385347645]
  大規模なデータセットのトレーニングによるスケーリングは、画像生成の品質と忠実度を高め、拡散モデルによる操作を可能にすることが示されている。 遅延ドリフトにより、医療画像に対して拡散モデルを条件付けし、反ファクト画像生成の複雑なタスクに適合させることができる。 本研究は,異なる微調整方式と組み合わせた場合,様々なシナリオにおいて顕著な性能向上を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T01:59:34Z)
• MRGen: Diffusion-based Controllable Data Engine for MRI Segmentation towards Unannotated Modalities [59.61465292965639]
  本稿では,医療応用における生成モデルを活用するための新しいパラダイムについて検討する。 本稿では,テキストプロンプトとマスクに条件付き生成を可能にするMRGenという拡散型データエンジンを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T16:34:22Z)
• Exploring Foundation Models for Synthetic Medical Imaging: A Study on Chest X-Rays and Fine-Tuning Techniques [0.49000940389224884]
  機械学習は、疾患の予防と治療の特定を支援することで、医療を著しく進歩させた。 しかし、プライバシの懸念と厳格な規制のため、患者データへのアクセスは困難である可能性がある。 近年の研究では、微調整基礎モデルがこのようなデータを効果的に生成できることが示唆されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T17:36:08Z)
• A Domain Translation Framework with an Adversarial Denoising Diffusion Model to Generate Synthetic Datasets of Echocardiography Images [0.5999777817331317]
  臨床研究に好適な心エコー画像を作成するための枠組みを提案する。 いくつかのドメイン翻訳操作において、このような生成モデルによって高品質な画像サンプルを合成できることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T15:58:03Z)
• Retinal OCT Synthesis with Denoising Diffusion Probabilistic Models for Layer Segmentation [2.4113205575263708]
  本稿では,拡散確率モデル(DDPM)を用いて網膜光コヒーレンス断層撮影(OCT)画像を自動的に生成する画像合成手法を提案する。 階層分割の精度を一貫して改善し,様々なニューラルネットワークを用いて検証する。 これらの結果から,網膜CT画像の手動アノテーションの必要性が軽減される可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T16:09:24Z)
• 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)
• Ambiguous Medical Image Segmentation using Diffusion Models [60.378180265885945]
  我々は,グループ洞察の分布を学習することで,複数の可算出力を生成する単一拡散モデルに基づくアプローチを提案する。 提案モデルでは,拡散の固有のサンプリングプロセスを利用してセグメンテーションマスクの分布を生成する。 その結果,提案手法は既存の最先端曖昧なセグメンテーションネットワークよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:58:22Z)
• Adapting Pretrained Vision-Language Foundational Models to Medical Imaging Domains [3.8137985834223502]
  臨床の文脈を忠実に描写する医療画像の生成モデルを構築することは、医療データセットの不明瞭さを軽減するのに役立つ。 安定拡散パイプラインのサブコンポーネントを探索し、モデルを微調整して医用画像を生成する。 我々の最良の性能モデルは、安定な拡散ベースラインを改善し、合成ラジオグラフィ画像に現実的な異常を挿入するように条件付けすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T01:43:08Z)
• Generative Adversarial U-Net for Domain-free Medical Image Augmentation [49.72048151146307]
  注釈付き医用画像の不足は、医用画像コンピューティングの分野における最大の課題の1つだ。 本稿では,生成逆U-Netという新しい生成手法を提案する。 当社の新しいモデルは、ドメインフリーで、さまざまな医療画像に汎用性があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T23:02:26Z)
• Few-shot Medical Image Segmentation using a Global Correlation Network with Discriminative Embedding [60.89561661441736]
  医療画像分割のための新しい手法を提案する。 深層畳み込みネットワークを用いた数ショット画像セグメンタを構築します。 深層埋め込みの識別性を高め,同一クラスの特徴領域のクラスタリングを促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:01:07Z)

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。