論文の概要: Enhancing Early Diabetic Retinopathy Detection through Synthetic DR1 Image Generation: A StyleGAN3 Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00954v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 21:00:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:15:30.825255
• Title: Enhancing Early Diabetic Retinopathy Detection through Synthetic DR1 Image Generation: A StyleGAN3 Approach
• Title（参考訳）: DR1画像生成による早期糖尿病網膜症検出の促進:StyleGAN3アプローチ
• Authors: Sagarnil Das, Pradeep Walia,
• Abstract要約: 本研究はStyleGAN3を用いて高忠実度および多様性の微小動脈瘤を特徴とする合成DR1画像を生成する。 モデルのトレーニングには,2,602 DR1 画像のデータセットを使用し,次いで定量的指標を用いた総合評価を行った。 最終的なFIDスコアは17.29で、平均FIDは21.18(95%信頼区間20.83から21.56)を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Diabetic Retinopathy (DR) is a leading cause of preventable blindness. Early detection at the DR1 stage is critical but is hindered by a scarcity of high-quality fundus images. This study uses StyleGAN3 to generate synthetic DR1 images characterized by microaneurysms with high fidelity and diversity. The aim is to address data scarcity and enhance the performance of supervised classifiers. A dataset of 2,602 DR1 images was used to train the model, followed by a comprehensive evaluation using quantitative metrics, including Frechet Inception Distance (FID), Kernel Inception Distance (KID), and Equivariance with respect to translation (EQ-T) and rotation (EQ-R). Qualitative assessments included Human Turing tests, where trained ophthalmologists evaluated the realism of synthetic images. Spectral analysis further validated image quality. The model achieved a final FID score of 17.29, outperforming the mean FID of 21.18 (95 percent confidence interval - 20.83 to 21.56) derived from bootstrap resampling. Human Turing tests demonstrated the model's ability to produce highly realistic images, though minor artifacts near the borders were noted. These findings suggest that StyleGAN3-generated synthetic DR1 images hold significant promise for augmenting training datasets, enabling more accurate early detection of Diabetic Retinopathy. This methodology highlights the potential of synthetic data in advancing medical imaging and AI-driven diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR)は予防的失明の主要な原因である。 DR1の段階での早期検出は重要であるが、高品質の眼底画像の不足によって妨げられる。 本研究はStyleGAN3を用いて高忠実度および多様性の微小動脈瘤を特徴とする合成DR1画像を生成する。 目的はデータの不足に対処し、教師付き分類器の性能を高めることである。 次に,Frechet Inception Distance (FID), Kernel Inception Distance (KID), EQ-Tおよびローテーション(EQ-R)等,定量的指標を用いた総合的な評価を行った。 質的な評価には人間のチューリングテストが含まれ、眼科医は合成画像のリアリズムを評価した。 スペクトル解析は画像品質をさらに検証した。 最終的なFIDスコアは17.29で、平均FIDは21.18(95%信頼区間20.83から21.56)を上回った。 人間のチューリングテストでは、境界付近の小さな人工物が注目されたが、モデルが非常に現実的な画像を生成する能力を示した。 以上の結果から,StyleGAN3合成DR1画像はトレーニングデータセットの増強に有意な可能性を秘めており,糖尿病網膜症の早期発見がより正確であることが示唆された。 この手法は、医用画像の進歩とAI駆動診断における合成データの可能性を強調している。

関連論文リスト

• Controllable retinal image synthesis using conditional StyleGAN and latent space manipulation for improved diagnosis and grading of diabetic retinopathy [0.0]
  本稿では,高忠実かつ多様なDRファウンダス画像を生成するためのフレームワークを提案する。 生成画像内のDR重大度と視覚的特徴を包括的に制御する。 我々は、条件付きで生成したDR画像をグレードで操作し、データセットの多様性をさらに向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T17:08:28Z)
• StealthDiffusion: Towards Evading Diffusion Forensic Detection through Diffusion Model [62.25424831998405]
  StealthDiffusionは、AI生成した画像を高品質で受け入れがたい敵の例に修正するフレームワークである。 ホワイトボックスとブラックボックスの設定の両方で有効であり、AI生成した画像を高品質な敵の偽造に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T01:22:29Z)
• HumanRefiner: Benchmarking Abnormal Human Generation and Refining with Coarse-to-fine Pose-Reversible Guidance [80.97360194728705]
  AbHumanは、解剖学的異常に焦点を当てた最初の大規模なヒトのベンチマークである。 HumanRefinerは、テキスト・ツー・イメージ生成における人間の異常の粗い微細化のための新しいプラグ・アンド・プレイアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T15:14:41Z)
• Latent Diffusion Models with Image-Derived Annotations for Enhanced AI-Assisted Cancer Diagnosis in Histopathology [0.0]
  本研究では,自動抽出画像特徴量から構造化テキストプロンプトを構成する手法を提案する。 画像由来の特徴は, 健康なラベルや癌ラベルに限らず, Fr'echet Inception Distance (FID) を178.8から90.2に改善した。 また、病理学者は合成画像の検出が困難であり、中央値の感度/特異度は0.15/0.55であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T13:48:55Z)
• Leveraging Semi-Supervised Graph Learning for Enhanced Diabetic Retinopathy Detection [0.0]
  糖尿病網膜症(DR: Diabetic Retinopathy)は、早期発見と治療の急激な必要性を浮き彫りにしている。 機械学習(ML)技術の最近の進歩は、DR検出における将来性を示しているが、ラベル付きデータの可用性は、しばしばパフォーマンスを制限している。 本研究では,DR検出に適したSemi-Supervised Graph Learning SSGLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T04:42:08Z)
• DRAC: Diabetic Retinopathy Analysis Challenge with Ultra-Wide Optical Coherence Tomography Angiography Images [51.27125547308154]
  第25回医用画像コンピューティング・コンピュータ支援介入国際会議(MICCAI 2022)にともなうDRAC糖尿病網膜症解析チャレンジの企画を行った。 この課題は、DR病変の分節化、画像品質評価、DRグレーディングの3つのタスクから構成される。 本稿では,課題の各課題について,トップパフォーマンスのソリューションと結果の要約と分析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T12:04:55Z)
• Bi-parametric prostate MR image synthesis using pathology and sequence-conditioned stable diffusion [3.290987481767681]
  テキストに条件付けされた多列前立腺MR画像のための画像合成機構を提案する。 我々は、ペア化されたデータに条件付けされた画像に条件付けされたペア化されたバイパラメトリック画像を生成する。 前立腺癌を疑う症例の2次元画像スライスを用いて本法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T17:24:39Z)
• An Ensemble Method to Automatically Grade Diabetic Retinopathy with Optical Coherence Tomography Angiography Images [4.640835690336653]
  糖尿病網膜症解析チャレンジ(DRAC)2022から得られる糖尿病網膜症(DR)画像を自動的に評価するアンサンブル法を提案する。 まず、最先端の分類ネットワークを採用し、利用可能なデータセットの異なる分割でUW-OCTA画像のグレードをトレーニングする。 最終的に、25のモデルを取得し、そのうち上位16のモデルを選択し、アンサンブルして最終的な予測を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T22:06:47Z)
• Automated SSIM Regression for Detection and Quantification of Motion Artefacts in Brain MR Images [54.739076152240024]
  磁気共鳴脳画像における運動アーチファクトは重要な問題である。 MR画像の画質評価は,臨床診断に先立って基本的である。 構造類似度指数(SSIM)回帰に基づく自動画像品質評価法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T10:16:54Z)
• Harmonizing Pathological and Normal Pixels for Pseudo-healthy Synthesis [68.5287824124996]
  そこで本研究では,新しいタイプの識別器であるセグメンタを提案し,病変の正確な特定と擬似健康画像の視覚的品質の向上を図っている。 医用画像強調に生成画像を適用し,低コントラスト問題に対処するために拡張結果を利用する。 BraTSのT2モダリティに関する総合的な実験により、提案手法は最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T08:41:17Z)
• A Benchmark for Studying Diabetic Retinopathy: Segmentation, Grading, and Transferability [76.64661091980531]
  糖尿病患者は糖尿病網膜症(DR)を発症するリスクがある コンピュータ支援型DR診断は、DRの早期検出と重度評価のための有望なツールである。 このデータセットは、ピクセルレベルのDR関連病変アノテーションを持つ1,842枚の画像と、6人の眼科医によって評価された画像レベルのラベルを持つ1,000枚の画像を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-22T07:48:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。