論文の概要: Evaluating Utility of Memory Efficient Medical Image Generation: A Study on Lung Nodule Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12542v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 13:20:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:43:09.090060
• Title: Evaluating Utility of Memory Efficient Medical Image Generation: A Study on Lung Nodule Segmentation
• Title（参考訳）: 記憶能の高い医用画像生成の有用性の評価:肺結節分節の検討
• Authors: Kathrin Khadra, Utku Türkbey,
• Abstract要約: 本研究は,合成医用画像を生成するためのメモリ効率のパッチワイド拡散確率モデル(DDPM)を提案する。 本手法は, メモリ制約を効率的に管理しながら, 結節分割による高能率合成画像を生成する。 本手法は,合成データのみに基づくセグメンテーションモデルのトレーニングと,合成画像を用いた実世界のトレーニングデータの拡張の2つのシナリオで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The scarcity of publicly available medical imaging data limits the development of effective AI models. This work proposes a memory-efficient patch-wise denoising diffusion probabilistic model (DDPM) for generating synthetic medical images, focusing on CT scans with lung nodules. Our approach generates high-utility synthetic images with nodule segmentation while efficiently managing memory constraints, enabling the creation of training datasets. We evaluate the method in two scenarios: training a segmentation model exclusively on synthetic data, and augmenting real-world training data with synthetic images. In the first case, models trained solely on synthetic data achieve Dice scores comparable to those trained on real-world data benchmarks. In the second case, augmenting real-world data with synthetic images significantly improves segmentation performance. The generated images demonstrate their potential to enhance medical image datasets in scenarios with limited real-world data.
• Abstract（参考訳）: 公開されている医療画像データの不足は、効果的なAIモデルの開発を制限する。 本研究は, 肺結節を用いたCTスキャンを中心に, 合成医用画像を生成するためのメモリ効率の高いパッチワイズ拡散確率モデル(DDPM)を提案する。 提案手法は, メモリ制約を効率的に管理しながら, 結節分割による高能率合成画像を生成する。 本手法は,合成データのみに基づくセグメンテーションモデルのトレーニングと,合成画像を用いた実世界のトレーニングデータの拡張の2つのシナリオで評価する。 最初のケースでは、合成データのみにトレーニングされたモデルが、実世界のデータベンチマークでトレーニングされたモデルに匹敵するDiceスコアを達成します。 第2のケースでは、合成画像による実世界のデータの増大により、セグメンテーション性能が著しく向上する。 生成された画像は、現実世界のデータに制限のあるシナリオにおいて、医療画像データセットを強化する可能性を示している。

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