論文の概要: D-Cube: Exploiting Hyper-Features of Diffusion Model for Robust Medical Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11087v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 14:30:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:12.120246
• Title: D-Cube: Exploiting Hyper-Features of Diffusion Model for Robust Medical Classification
• Title（参考訳）: D-Cube:ロバスト医療分類のための拡散モデルの高機能展開
• Authors: Minhee Jang, Juheon Son, Thanaporn Viriyasaranon, Junho Kim, Jang-Hwan Choi,
• Abstract要約: 本稿では拡散型診断(D-Cube)について紹介する。これは拡散モデルから高機能と対照的な学習を併用して癌診断を改善する新しいアプローチである。 D-Cubeは拡散モデルの堅牢な表現能力を利用する高度な特徴選択技術を採用している。 D-CubeはCT,MRI,X線など,複数の医用画像モダリティに対して有効であることが実験的に検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.237437350215897
• License:
• Abstract: The integration of deep learning technologies in medical imaging aims to enhance the efficiency and accuracy of cancer diagnosis, particularly for pancreatic and breast cancers, which present significant diagnostic challenges due to their high mortality rates and complex imaging characteristics. This paper introduces Diffusion-Driven Diagnosis (D-Cube), a novel approach that leverages hyper-features from a diffusion model combined with contrastive learning to improve cancer diagnosis. D-Cube employs advanced feature selection techniques that utilize the robust representational capabilities of diffusion models, enhancing classification performance on medical datasets under challenging conditions such as data imbalance and limited sample availability. The feature selection process optimizes the extraction of clinically relevant features, significantly improving classification accuracy and demonstrating resilience in imbalanced and limited data scenarios. Experimental results validate the effectiveness of D-Cube across multiple medical imaging modalities, including CT, MRI, and X-ray, showing superior performance compared to existing baseline models. D-Cube represents a new strategy in cancer detection, employing advanced deep learning techniques to achieve state-of-the-art diagnostic accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 医用画像への深層学習技術の統合は、特に膵癌や乳癌におけるがん診断の効率と精度を高めることを目的としている。 本稿では拡散型診断(D-Cube)について紹介する。これは拡散モデルから高機能と対照的な学習を併用して癌診断を改善する新しいアプローチである。 D-Cubeは、拡散モデルの堅牢な表現能力を利用する高度な特徴選択技術を採用し、データ不均衡や限られたサンプル可用性といった困難な条件下で、医療データセットの分類性能を向上させる。 特徴選択プロセスは、臨床的に関係のある特徴の抽出を最適化し、分類精度を著しく改善し、不均衡および制限されたデータシナリオにおけるレジリエンスを示す。 D-Cube はCT,MRI,X線を含む複数の医療画像モダリティに対して有効であり,既存のベースラインモデルと比較して優れた性能を示した。 D-Cubeは、最先端の診断精度と効率を達成するために高度なディープラーニング技術を活用する、がん検出の新しい戦略である。

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