論文の概要: Enhancing Medical Image Segmentation with Deep Learning and Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14353v2
• Date: Fri, 06 Dec 2024 01:27:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:54:00.757705
• Title: Enhancing Medical Image Segmentation with Deep Learning and Diffusion Models
• Title（参考訳）: 深層学習と拡散モデルによる医用画像セグメンテーションの強化
• Authors: Houze Liu, Tong Zhou, Yanlin Xiang, Aoran Shen, Jiacheng Hu, Junliang Du,
• Abstract要約: 正確な臨床診断には医用画像分割が不可欠である。 病変と正常な組織とのコントラストの低さ、境界の曖昧さ、患者間の高いばらつきといった課題に直面している。 ディープラーニングはセグメンテーションの精度と効率を改善したが、それでも専門家のアノテーションに大きく依存している。 本稿では,医療画像のセグメンテーションの重要性,現在のディープラーニングアプローチの限界,これらの課題に対処するための拡散モデルの可能性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.53596352508181
• License:
• Abstract: Medical image segmentation is crucial for accurate clinical diagnoses, yet it faces challenges such as low contrast between lesions and normal tissues, unclear boundaries, and high variability across patients. Deep learning has improved segmentation accuracy and efficiency, but it still relies heavily on expert annotations and struggles with the complexities of medical images. The small size of medical image datasets and the high cost of data acquisition further limit the performance of segmentation networks. Diffusion models, with their iterative denoising process, offer a promising alternative for better detail capture in segmentation. However, they face difficulties in accurately segmenting small targets and maintaining the precision of boundary details. This article discusses the importance of medical image segmentation, the limitations of current deep learning approaches, and the potential of diffusion models to address these challenges.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、正確な臨床診断には不可欠であるが、病変と正常組織との低コントラスト、境界の曖昧さ、患者間の高いばらつきといった課題に直面している。 深層学習はセグメンテーションの精度と効率を改善したが、まだ専門家のアノテーションに大きく依存しており、医療画像の複雑さに苦慮している。 医療画像データセットの小さなサイズと高いデータ取得コストにより、セグメンテーションネットワークの性能はさらに制限される。 拡散モデルは、反復的なデノベーションプロセスを持ち、セグメンテーションにおけるより詳細なキャプチャのための有望な代替手段を提供する。 しかし、それらは小さなターゲットを正確に区分けし、境界の詳細の精度を維持するのに困難に直面している。 本稿では,医療画像のセグメンテーションの重要性,現在のディープラーニングアプローチの限界,これらの課題に対処する拡散モデルの可能性について論じる。

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