論文の概要: Deep Generative Models Unveil Patterns in Medical Images Through Vision-Language Conditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13823v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 17:48:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:25.123647
• Title: Deep Generative Models Unveil Patterns in Medical Images Through Vision-Language Conditioning
• Title（参考訳）: ヴィジュアル・ランゲージ・コンディショニングによる医用画像の深部生成モデル
• Authors: Xiaodan Xing, Junzhi Ning, Yang Nan, Guang Yang,
• Abstract要約: 深部生成モデルでは、データセットのサイズと品質を向上することにより、医療画像解析が大幅に進歩している。 画像合成プロセスの指針として,臨床データとセグメンテーションマスクを組み合わせることによって,ハイブリッド条件による生成構造を用いる。 我々のアプローチは、画像と臨床情報の視覚的相関が低いため、従来の医療報告誘導合成よりも困難であり、課題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4299097748670255
• License:
• Abstract: Deep generative models have significantly advanced medical imaging analysis by enhancing dataset size and quality. Beyond mere data augmentation, our research in this paper highlights an additional, significant capacity of deep generative models: their ability to reveal and demonstrate patterns in medical images. We employ a generative structure with hybrid conditions, combining clinical data and segmentation masks to guide the image synthesis process. Furthermore, we innovatively transformed the tabular clinical data into textual descriptions. This approach simplifies the handling of missing values and also enables us to leverage large pre-trained vision-language models that investigate the relations between independent clinical entries and comprehend general terms, such as gender and smoking status. Our approach differs from and presents a more challenging task than traditional medical report-guided synthesis due to the less visual correlation of our clinical information with the images. To overcome this, we introduce a text-visual embedding mechanism that strengthens the conditions, ensuring the network effectively utilizes the provided information. Our pipeline is generalizable to both GAN-based and diffusion models. Experiments on chest CT, particularly focusing on the smoking status, demonstrated a consistent intensity shift in the lungs which is in agreement with clinical observations, indicating the effectiveness of our method in capturing and visualizing the impact of specific attributes on medical image patterns. Our methods offer a new avenue for the early detection and precise visualization of complex clinical conditions with deep generative models. All codes are https://github.com/junzhin/DGM-VLC.
• Abstract（参考訳）: 深部生成モデルでは、データセットのサイズと品質を向上することにより、医療画像解析が大幅に進歩している。 この論文では、単なるデータ拡張以外にも、深層生成モデル(医療画像のパターンを明らかにして示す能力)のさらなる、重要な能力を強調します。 画像合成プロセスの指針として,臨床データとセグメンテーションマスクを組み合わせることによって,ハイブリッド条件による生成構造を用いる。 さらに,本研究は,表型臨床データをテキスト記述に革新的に変換した。 提案手法は、欠落した値の扱いを単純化し、また、独立した臨床エントリと性別や喫煙状態などの理解された一般用語との関係を調査する、大規模な事前訓練された視覚言語モデルを活用することを可能にする。 我々のアプローチは、画像と臨床情報の視覚的相関が低いため、従来の医療報告誘導合成よりも困難であり、課題である。 これを解決するために,提案する情報を効果的に活用し,条件を強化し,ネットワークが有効に活用するテキスト視覚埋め込み機構を導入する。 我々のパイプラインは、GANベースと拡散モデルの両方に一般化可能である。 胸部CT実験は,特に喫煙状態に焦点をあてて,臨床所見と一致した肺の一貫した強度変化を示し,特定の属性が医用画像パターンに与える影響を捉え,可視化するための方法の有効性を示した。 本手法は, 複雑な臨床症状の早期発見と, より深い生成モデルによる正確な可視化を行うための新しい道筋を提供する。 すべてのコードはhttps://github.com/junzhin/DGM-VLCである。

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