論文の概要: Evaluating the plausibility of synthetic images for improving automated endoscopic stone recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13409v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 11:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 07:17:49.114866
• Title: Evaluating the plausibility of synthetic images for improving automated endoscopic stone recognition
• Title（参考訳）: 自動内視鏡石盤認識のための合成画像の妥当性評価
• Authors: Ruben Gonzalez-Perez, Francisco Lopez-Tiro, Ivan Reyes-Amezcua, Eduardo Falcon-Morales, Rosa-Maria Rodriguez-Gueant, Jacques Hubert, Michel Daudon, Gilberto Ochoa-Ruiz, Christian Daul,
• Abstract要約: 現在、Morpho-Constitutional Analysis (MCA) は腎臓結石の組織学的診断における事実上のアプローチである。 近年では、内視鏡的石盤認識(ESR)と呼ばれる、そのようなタスクを術中実行することに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9480662172227129
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, the Morpho-Constitutional Analysis (MCA) is the de facto approach for the etiological diagnosis of kidney stone formation, and it is an important step for establishing personalized treatment to avoid relapses. More recently, research has focused on performing such tasks intra-operatively, an approach known as Endoscopic Stone Recognition (ESR). Both methods rely on features observed in the surface and the section of kidney stones to separate the analyzed samples into several sub-groups. However, given the high intra-observer variability and the complex operating conditions found in ESR, there is a lot of interest in using AI for computer-aided diagnosis. However, current AI models require large datasets to attain a good performance and for generalizing to unseen distributions. This is a major problem as large labeled datasets are very difficult to acquire, and some classes of kidney stones are very rare. Thus, in this paper, we present a method based on diffusion as a way of augmenting pre-existing ex-vivo kidney stone datasets. Our aim is to create plausible diverse kidney stone images that can be used for pre-training models using ex-vivo data. We show that by mixing natural and synthetic images of CCD images, it is possible to train models capable of performing very well on unseen intra-operative data. Our results show that is possible to attain an improvement of 10% in terms of accuracy compared to a baseline model pre-trained only on ImageNet. Moreover, our results show an improvement of 6% for surface images and 10% for section images compared to a model train on CCD images only, which demonstrates the effectiveness of using synthetic images.
• Abstract（参考訳）: 現在、Morpho-Constitutional Analysis (MCA) は腎臓結石の組織学的診断の事実上のアプローチであり、再発を避けるためにパーソナライズされた治療を確立するための重要なステップである。 近年では、内視鏡的石盤認識(ESR)と呼ばれる、そのようなタスクを術中実行することに焦点を当てている。 どちらの方法も、分析されたサンプルをいくつかのサブグループに分離するために、表面と腎臓石の断面で観察された特徴に依存している。 しかし、ESRで見られる高いサーバ内変動と複雑な動作条件を考えると、コンピュータ支援診断にAIを使うことには多くの関心がある。 しかし、現在のAIモデルは、優れたパフォーマンスを達成し、目に見えないディストリビューションを一般化するために、大きなデータセットを必要としている。 これは大きなラベル付きデータセットの取得が非常に困難であり、腎臓石のクラスは非常に稀であるため、大きな問題である。 そこで本研究では,既存の腎臓結石データセットを拡張するための拡散法を提案する。 本研究の目的は,前生児データを用いた事前トレーニングモデルに使用可能な多彩な腎臓結石画像を作成することである。 本研究では,CCD画像の自然画像と合成画像とを混合することにより,未確認の術中データに非常によく対応できるモデルを訓練することができることを示す。 その結果,ImageNetのみで事前学習したベースラインモデルに比べて精度が10%向上する可能性が示唆された。 さらに,CCD画像のみを用いたモデル列車と比較して,表面画像の6%,断面画像の10%の改善が見られ,合成画像の有効性が示された。

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