論文の概要: Rethinking Diffusion-Based Image Generators for Fundus Fluorescein Angiography Synthesis on Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12778v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 10:37:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:22.868214
• Title: Rethinking Diffusion-Based Image Generators for Fundus Fluorescein Angiography Synthesis on Limited Data
• Title（参考訳）: 有限データを用いたファンスフルオレセイン血管造影のための拡散画像生成装置の再検討
• Authors: Chengzhou Yu, Huihui Fang, Hongqiu Wang, Ting Deng, Qing Du, Yanwu Xu, Weihua Yang,
• Abstract要約: 本稿では,医療データ制限の課題を克服するために,新しい潜伏拡散モデルに基づくフレームワークを提案する。 本フレームワークは,既存の方法と比較して最先端の成果を達成し,眼科診断や患者ケアの強化に有意な可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.343430674144976
• License:
• Abstract: Fundus imaging is a critical tool in ophthalmology, with different imaging modalities offering unique advantages. For instance, fundus fluorescein angiography (FFA) can accurately identify eye diseases. However, traditional invasive FFA involves the injection of sodium fluorescein, which can cause discomfort and risks. Generating corresponding FFA images from non-invasive fundus images holds significant practical value but also presents challenges. First, limited datasets constrain the performance and effectiveness of models. Second, previous studies have primarily focused on generating FFA for single diseases or single modalities, often resulting in poor performance for patients with various ophthalmic conditions. To address these issues, we propose a novel latent diffusion model-based framework, Diffusion, which introduces a fine-tuning protocol to overcome the challenge of limited medical data and unleash the generative capabilities of diffusion models. Furthermore, we designed a new approach to tackle the challenges of generating across different modalities and disease types. On limited datasets, our framework achieves state-of-the-art results compared to existing methods, offering significant potential to enhance ophthalmic diagnostics and patient care. Our code will be released soon to support further research in this field.
• Abstract（参考訳）: ファンドスイメージングは眼科において重要なツールであり、異なる画像モダリティは独特の利点をもたらす。 例えば、ftus fluorescein angiography(FFA)は眼疾患を正確に識別することができる。 しかし、伝統的な侵襲的FFAは、不快感とリスクを引き起こすフッ化セインナトリウムを注入する。 非侵襲的眼底画像から対応するFFA画像を生成することは重要な実用的価値を持つが、課題もある。 まず、限られたデータセットはモデルの性能と有効性を制約する。 第2に、以前の研究では、主に単一疾患や単一モダリティのためのFFAの生成に焦点を合わせており、しばしば眼科疾患の様々な患者に対するパフォーマンスが低下する。 これらの課題に対処するため,拡散モデルに基づく新しいフレームワークであるDiffusionを提案し,医療データ制限の課題を克服し,拡散モデルの生成能力を解き放つための微調整プロトコルを提案する。 さらに,さまざまなモダリティや病型にまたがって発生する課題に対処する新たなアプローチを考案した。 限られたデータセットにおいて,本フレームワークは既存の方法と比較して最先端の結果を達成し,眼科診断や患者ケアを向上する大きな可能性を秘めている。 私たちのコードはまもなくリリースされ、この分野のさらなる研究を支援します。

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