Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Generative Models for 3D Medical Image Synthesis

論文の概要: Deep Generative Models for 3D Medical Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17664v1
Date: Wed, 23 Oct 2024 08:33:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-24 13:55:02.821897
Title: Deep Generative Models for 3D Medical Image Synthesis
Title（参考訳）: 3次元医用画像合成のための深部生成モデル
Authors: Paul Friedrich, Yannik Frisch, Philippe C. Cattin,
Abstract要約: 深部生成モデリングは、現実的な医療画像を合成するための強力なツールとして登場した。本章では3次元医用画像合成のための様々な深部生成モデルについて考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.931185411277237
License:
Abstract: Deep generative modeling has emerged as a powerful tool for synthesizing realistic medical images, driving advances in medical image analysis, disease diagnosis, and treatment planning. This chapter explores various deep generative models for 3D medical image synthesis, with a focus on Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), and Denoising Diffusion Models (DDMs). We discuss the fundamental principles, recent advances, as well as strengths and weaknesses of these models and examine their applications in clinically relevant problems, including unconditional and conditional generation tasks like image-to-image translation and image reconstruction. We additionally review commonly used evaluation metrics for assessing image fidelity, diversity, utility, and privacy and provide an overview of current challenges in the field.
Abstract（参考訳）: 深部生成モデリングは、現実的な医用画像の合成、医用画像解析、疾患診断、治療計画の進歩を促進する強力なツールとして登場した。本章では, 可変オートエンコーダ(VAE), GAN(Generative Adversarial Networks), DDM(Denoising Diffusion Models)を中心に, 3次元医用画像合成の深部生成モデルについて検討する。本稿では, 基本原理, 最近の進歩, およびこれらのモデルの強み, 弱点について考察し, 画像から画像への変換や画像再構成などの条件付きおよび条件付き生成タスクを含む臨床上の問題におけるそれらの応用について検討する。また、画像の忠実度、多様性、実用性、プライバシーを評価するための一般的な評価指標についても検討し、現状の課題について概観する。

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