論文の概要: Bridging Classification and Segmentation in Osteosarcoma Assessment via Foundation and Discrete Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01932v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 18:06:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:11:27.248655
• Title: Bridging Classification and Segmentation in Osteosarcoma Assessment via Foundation and Discrete Diffusion Models
• Title（参考訳）: 基礎および離散拡散モデルによる骨肉腫評価におけるブリッジング分類とセグメンテーション
• Authors: Manh Duong Nguyen, Dac Thai Nguyen, Trung Viet Nguyen, Homi Yamada, Huy Hieu Pham, Phi Le Nguyen,
• Abstract要約: パッチ分類と領域分割のギャップを埋める新しいフレームワークであるFDDMを紹介する。 FDDMは2つの段階で機能する: パッチベースの分類、次いでリージョンベースの改良により、クロスパッチ情報通信を可能にする。 このフレームワークは骨肉腫評価の新しいベンチマークを設定し、基礎モデルと拡散に基づく改善の可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2090645669282045
• License:
• Abstract: Osteosarcoma, the most common primary bone cancer, often requires accurate necrosis assessment from whole slide images (WSIs) for effective treatment planning and prognosis. However, manual assessments are subjective and prone to variability. In response, we introduce FDDM, a novel framework bridging the gap between patch classification and region-based segmentation. FDDM operates in two stages: patch-based classification, followed by region-based refinement, enabling cross-patch information intergation. Leveraging a newly curated dataset of osteosarcoma images, FDDM demonstrates superior segmentation performance, achieving up to a 10% improvement mIOU and a 32.12% enhancement in necrosis rate estimation over state-of-the-art methods. This framework sets a new benchmark in osteosarcoma assessment, highlighting the potential of foundation models and diffusion-based refinements in complex medical imaging tasks.
• Abstract（参考訳）: 最も一般的な原発性骨癌である骨肉腫は、効果的な治療計画と予後のために、スライド画像全体(WSI)から正確な壊死評価を必要とすることが多い。 しかし、手動による評価は主観的であり、変動しがちである。 そこで本研究では,パッチ分類と領域分割のギャップを埋める新しいフレームワークであるFDDMを紹介する。 FDDMは2つの段階で機能する: パッチベースの分類、次いでリージョンベースの改良により、クロスパッチ情報通信を可能にする。 FDDMは、骨肉腫画像の新たに作成したデータセットを活用し、より優れたセグメンテーション性能を示し、最先端の方法よりも10%改善されたmIOUと32.12%の壊死率推定を達成した。 このフレームワークは骨肉腫評価の新しいベンチマークを設定し、複雑な医療画像タスクにおける基礎モデルと拡散に基づく改善の可能性を強調している。

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