論文の概要: MaskMedPaint: Masked Medical Image Inpainting with Diffusion Models for Mitigation of Spurious Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10686v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 03:23:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:48.378054
• Title: MaskMedPaint: Masked Medical Image Inpainting with Diffusion Models for Mitigation of Spurious Correlations
• Title（参考訳）: MaskMedPaint:偽相関緩和のための拡散モデルを用いた仮面医用画像
• Authors: Qixuan Jin, Walter Gerych, Marzyeh Ghassemi,
• Abstract要約: Masked Medical Image Inpainting (MaskMedPaint) 本研究では,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて,対象領域にマッチする領域をキー分類領域外の領域に塗布することでトレーニング画像を強化するMasked Medical Image Inpainting (MaskMedPaint)を提案する。 我々はMaskMedPaintが、制限された未ラベルのターゲット画像から、自然(Waterbirds, iWildCam)と医学(ISIC 2018, Chest X-ray)のデータセットの両方を対象とするドメインの一般化を促進することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.599251610827539
• License:
• Abstract: Spurious features associated with class labels can lead image classifiers to rely on shortcuts that don't generalize well to new domains. This is especially problematic in medical settings, where biased models fail when applied to different hospitals or systems. In such cases, data-driven methods to reduce spurious correlations are preferred, as clinicians can directly validate the modified images. While Denoising Diffusion Probabilistic Models (Diffusion Models) show promise for natural images, they are impractical for medical use due to the difficulty of describing spurious medical features. To address this, we propose Masked Medical Image Inpainting (MaskMedPaint), which uses text-to-image diffusion models to augment training images by inpainting areas outside key classification regions to match the target domain. We demonstrate that MaskMedPaint enhances generalization to target domains across both natural (Waterbirds, iWildCam) and medical (ISIC 2018, Chest X-ray) datasets, given limited unlabeled target images.
• Abstract（参考訳）: クラスラベルに関連するすっきりとした機能は、画像分類器を、新しいドメインをうまく一般化しないショートカットに依存するように導くことができる。 これは、異なる病院やシステムに適用した場合にバイアスモデルが失敗する医療環境において特に問題となる。 このような場合、臨床医は修正画像を直接検証できるので、スプリアス相関を減らすためのデータ駆動手法が好ましい。 拡散確率モデル(拡散モデル)(Diffusion Probabilistic Models, Diffusion Models)は自然画像に有望であるが, 急激な医学的特徴の記述が困難であるため, 医学的利用には適さない。 そこで本研究では,テキストと画像の拡散モデルを用いて,鍵分類領域外の領域に印字してトレーニング画像を拡張するMasked Medical Image Inpainting (MaskMedPaint)を提案する。 我々はMaskMedPaintが、制限された未ラベルのターゲット画像から、自然(Waterbirds, iWildCam)と医学(ISIC 2018, Chest X-ray)のデータセットの両方を対象とするドメインの一般化を促進することを実証した。

関連論文リスト

• COIN: Counterfactual inpainting for weakly supervised semantic segmentation for medical images [3.5418498524791766]
  本研究は, 新規なカウンターファクト・インパインティング・アプローチ(COIN)の開発である。 COINは、予測された分類ラベルを生成モデルを用いて異常から正常に反転させる。 本手法の有効性は,エストニアのタルツ大学病院から取得したCT画像から,合成標的と実際の腎腫瘍を分離することによって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T12:09:49Z)
• Introducing Shape Prior Module in Diffusion Model for Medical Image Segmentation [7.7545714516743045]
  拡散確率モデル(DDPM)を利用したVerseDiff-UNetというエンドツーエンドフレームワークを提案する。 我々のアプローチは拡散モデルを標準のU字型アーキテクチャに統合する。 本手法はX線画像から得られた脊椎画像の1つのデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T03:05:00Z)
• Diffusion Models for Counterfactual Generation and Anomaly Detection in Brain Images [39.94162291765236]
  病気の画像の健全なバージョンを生成し,それを用いて画素単位の異常マップを得るための弱教師付き手法を提案する。 健常者を対象にした拡散モデルを用いて, サンプリングプロセスの各ステップで拡散拡散確率モデル (DDPM) と拡散拡散確率モデル (DDIM) を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T21:56:50Z)
• Class Attention to Regions of Lesion for Imbalanced Medical Image Recognition [59.28732531600606]
  データ不均衡問題に対処するため,textbfClass textbfAttention to textbfRegions of the lesion (CARE)を提案する。 CAREフレームワークは、まれな疾患の病変領域を表すために、バウンディングボックスを必要とする。 その結果,自動バウンディングボックス生成によるCARE変種は,オリジナルのCAREフレームワークに匹敵することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T15:19:02Z)
• 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)
• DiffMIC: Dual-Guidance Diffusion Network for Medical Image Classification [32.67098520984195]
  一般医用画像分類のための拡散モデル(DiffMIC)を提案する。 実験の結果,DiffMICは最先端の手法よりも有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-19T09:15:45Z)
• MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer [53.575573940055335]
  我々は、MedSegDiff-V2と呼ばれるトランスフォーマーベースの拡散フレームワークを提案する。 画像の異なる20種類の画像分割作業において,その有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T03:42:36Z)
• Multitask Brain Tumor Inpainting with Diffusion Models: A Methodological Report [0.0]
  インペイントアルゴリズムは、入力画像の1つ以上の領域を変更することができるDL生成モデルのサブセットである。 これらのアルゴリズムの性能は、その限られた出力量のために、しばしば準最適である。 拡散確率モデル(DDPM)は、GANに匹敵する品質の結果を生成することができる、最近導入された生成ネットワークのファミリーである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T17:13:14Z)
• Cross-Modal Contrastive Learning for Abnormality Classification and Localization in Chest X-rays with Radiomics using a Feedback Loop [63.81818077092879]
  医療画像のためのエンドツーエンドのセミスーパーバイスドクロスモーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。 まず、胸部X線を分類し、画像特徴を生成するために画像エンコーダを適用する。 放射能の特徴は別の専用エンコーダを通過し、同じ胸部x線から生成された画像の特徴の正のサンプルとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T09:16:29Z)
• Malignancy Prediction and Lesion Identification from Clinical Dermatological Images [65.1629311281062]
  臨床皮膚画像から機械学習に基づく悪性度予測と病変の同定を検討する。 まず, サブタイプや悪性度に関わらず画像に存在するすべての病変を同定し, その悪性度を推定し, 凝集により, 画像レベルの悪性度も生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T20:52:05Z)
• 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)

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。