論文の概要: FFA Sora, video generation as fundus fluorescein angiography simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17346v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 07:18:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:20.002393
• Title: FFA Sora, video generation as fundus fluorescein angiography simulator
• Title（参考訳）: フルオレセイン血管造影シミュレータとしてのFFA Sora
• Authors: Xinyuan Wu, Lili Wang, Ruoyu Chen, Bowen Liu, Weiyi Zhang, Xi Yang, Yifan Feng, Mingguang He, Danli Shi,
• Abstract要約: Fundus fluorescein angiography(FFA)は網膜血管疾患の診断に重要である。 本研究では,FFAレポートを動的ビデオに変換するテキスト・ビデオ・モデルであるFFA Soraを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.08083653969291
• License:
• Abstract: Fundus fluorescein angiography (FFA) is critical for diagnosing retinal vascular diseases, but beginners often struggle with image interpretation. This study develops FFA Sora, a text-to-video model that converts FFA reports into dynamic videos via a Wavelet-Flow Variational Autoencoder (WF-VAE) and a diffusion transformer (DiT). Trained on an anonymized dataset, FFA Sora accurately simulates disease features from the input text, as confirmed by objective metrics: Frechet Video Distance (FVD) = 329.78, Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS) = 0.48, and Visual-question-answering Score (VQAScore) = 0.61. Specific evaluations showed acceptable alignment between the generated videos and textual prompts, with BERTScore of 0.35. Additionally, the model demonstrated strong privacy-preserving performance in retrieval evaluations, achieving an average Recall@K of 0.073. Human assessments indicated satisfactory visual quality, with an average score of 1.570(scale: 1 = best, 5 = worst). This model addresses privacy concerns associated with sharing large-scale FFA data and enhances medical education.
• Abstract（参考訳）: Fundus fluorescein angiography (FFA) は網膜血管疾患の診断に重要であるが、初心者は画像解釈に苦慮することが多い。 本研究では,FFAレポートをWavelet-Flow Variational Autoencoder (WF-VAE) と拡散変換器 (DiT) を用いて動的ビデオに変換するテキスト・ビデオモデルであるFFA Soraを開発した。 Frechet Video Distance (FVD) = 329.78, Learned Perceptual Image Patch similarity (LPIPS) = 0.48, Visual-question-anwering Score (VQAScore) = 0.61。 特定の評価は、生成されたビデオとテキストプロンプトの間に許容されるアライメントを示し、BERTScoreは0.35である。 さらに,検索評価において高いプライバシ保存性能を示し,平均 Recall@K 0.073。 人間の評価では視覚的品質が良好で、平均スコアは1.570(スケール: 1 = ベスト, 5 = 最悪)であった。 このモデルは、大規模FFAデータの共有に関連するプライバシー問題に対処し、医療教育を強化する。

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