論文の概要: MedSegDiffNCA: Diffusion Models With Neural Cellular Automata for Skin Lesion Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02447v1
- Date: Sun, 05 Jan 2025 05:54:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:07:58.314176
- Title: MedSegDiffNCA: Diffusion Models With Neural Cellular Automata for Skin Lesion Segmentation
- Title(参考訳): MedSegDiffNCA:皮膚病変分割のための神経セルオートマタを用いた拡散モデル
- Authors: Avni Mittal, John Kalkhof, Anirban Mukhopadhyay, Arnav Bhavsar,
- Abstract要約: 本研究は拡散型医用画像分割のための3つのNAAに基づく改善を提案する。
Lesionセグメンテーションの評価によると、MultiCBAM-MedSegDiffNCAはUnetベースのモデル性能と87.84%のダイススコアで一致している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.2807995586657097
- License:
- Abstract: Denoising Diffusion Models (DDMs) are widely used for high-quality image generation and medical image segmentation but often rely on Unet-based architectures, leading to high computational overhead, especially with high-resolution images. This work proposes three NCA-based improvements for diffusion-based medical image segmentation. First, Multi-MedSegDiffNCA uses a multilevel NCA framework to refine rough noise estimates generated by lower level NCA models. Second, CBAM-MedSegDiffNCA incorporates channel and spatial attention for improved segmentation. Third, MultiCBAM-MedSegDiffNCA combines these methods with a new RGB channel loss for semantic guidance. Evaluations on Lesion segmentation show that MultiCBAM-MedSegDiffNCA matches Unet-based model performance with dice score of 87.84% while using 60-110 times fewer parameters, offering a more efficient solution for low resource medical settings.
- Abstract(参考訳): Denoising Diffusion Models (DDM) は高品質な画像生成と医用画像セグメンテーションに広く使われているが、しばしばUnetベースのアーキテクチャに依存しており、特に高解像度画像では高い計算オーバーヘッドをもたらす。
本研究は拡散型医用画像分割のための3つのNAAに基づく改善を提案する。
まず、Multi-MedSegDiffNCAはマルチレベルNAAフレームワークを使用して、低レベルNAAモデルによって生成された粗騒音推定を洗練する。
第2に、CBAM-MedSegDiffNCAはチャンネルと空間的注意を取り入れ、セグメンテーションを改善した。
第三に、MultiCBAM-MedSegDiffNCAはこれらの手法と新しいRGBチャネル損失を組み合わせて意味指導を行う。
Lesionセグメンテーションの評価によると、MultiCBAM-MedSegDiffNCAはUnetベースのモデル性能とダイススコア87.84%とを一致し、60~110倍のパラメータを使用する。
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