論文の概要: MRGen: Diffusion-based Controllable Data Engine for MRI Segmentation towards Unannotated Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04106v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 16:34:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:19.844399
• Title: MRGen: Diffusion-based Controllable Data Engine for MRI Segmentation towards Unannotated Modalities
• Title（参考訳）: MRGen:unannotated Modalitiesに向けたMRIセグメント化のための拡散ベース制御可能データエンジン
• Authors: Haoning Wu, Ziheng Zhao, Ya Zhang, Weidi Xie, Yanfeng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,医療応用における生成モデルを活用するための新しいパラダイムについて検討する。 本稿では,テキストプロンプトとマスクに条件付き生成を可能にするMRGenという拡散型データエンジンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.61465292965639
• License:
• Abstract: Medical image segmentation has recently demonstrated impressive progress with deep neural networks, yet the heterogeneous modalities and scarcity of mask annotations limit the development of segmentation models on unannotated modalities. This paper investigates a new paradigm for leveraging generative models in medical applications: controllably synthesizing data for unannotated modalities, without requiring registered data pairs. Specifically, we make the following contributions in this paper: (i) we collect and curate a large-scale radiology image-text dataset, MedGen-1M, comprising modality labels, attributes, region, and organ information, along with a subset of organ mask annotations, to support research in controllable medical image generation; (ii) we propose a diffusion-based data engine, termed MRGen, which enables generation conditioned on text prompts and masks, synthesizing MR images for diverse modalities lacking mask annotations, to train segmentation models on unannotated modalities; (iii) we conduct extensive experiments across various modalities, illustrating that our data engine can effectively synthesize training samples and extend MRI segmentation towards unannotated modalities.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、最近ディープニューラルネットワークで顕著な進歩を見せている。しかし、マスクアノテーションの不均一なモダリティと不足は、注釈のないモダリティのセグメンテーションモデルの開発を制限する。 本稿では,医療応用における生成モデルを活用するための新しいパラダイムについて検討する。 具体的には,本稿で次のような貢献をしている。 一 臓器マスクアノテーションのサブセットとともに、モダリティラベル、属性、地域、臓器情報を含む大規模放射線学画像テキストデータセットMedGen-1Mを収集し、キュレートし、管理可能な医用画像生成の研究を支援する。 マスクアノテーションを欠いた多彩なモダリティに対してMR画像を合成し,無意味なモダリティに基づくセグメンテーションモデルを訓練する。 3) 各種モダリティに対する広範囲な実験を行い, トレーニングサンプルを効果的に合成し, MRIセグメント化を無意味なモダリティに拡張できることを示す。

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