論文の概要: Ultrasound Image Synthesis Using Generative AI for Lung Ultrasound Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06356v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 21:32:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:27:00.839178
• Title: Ultrasound Image Synthesis Using Generative AI for Lung Ultrasound Detection
• Title（参考訳）: 生成AIを用いた肺超音波検出のための超音波画像合成
• Authors: Yu-Cheng Chou, Gary Y. Li, Li Chen, Mohsen Zahiri, Naveen Balaraju, Shubham Patil, Bryson Hicks, Nikolai Schnittke, David O. Kessler, Jeffrey Shupp, Maria Parker, Cristiana Baloescu, Christopher Moore, Cynthia Gregory, Kenton Gregory, Balasundar Raju, Jochen Kruecker, Alvin Chen,
• Abstract要約: DiffUltraは,現実的な肺超音波画像(LUS)を広範囲の病変で合成できる,最初の生成AI技術である。 我々は、実際の患者データから病変の構造的および位置的特性を捉え、画像合成を誘導するLesion-Aatomy Bankによる生成AIを条件とする。 DiffUltraは、実際の患者データにのみ訓練されたモデルと比較して、APの5.6%の強化検出を改善することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.446946432318714
• License:
• Abstract: Developing reliable healthcare AI models requires training with representative and diverse data. In imbalanced datasets, model performance tends to plateau on the more prevalent classes while remaining low on less common cases. To overcome this limitation, we propose DiffUltra, the first generative AI technique capable of synthesizing realistic Lung Ultrasound (LUS) images with extensive lesion variability. Specifically, we condition the generative AI by the introduced Lesion-anatomy Bank, which captures the lesion's structural and positional properties from real patient data to guide the image synthesis.We demonstrate that DiffUltra improves consolidation detection by 5.6% in AP compared to the models trained solely on real patient data. More importantly, DiffUltra increases data diversity and prevalence of rare cases, leading to a 25% AP improvement in detecting rare instances such as large lung consolidations, which make up only 10% of the dataset.
• Abstract（参考訳）: 信頼できるヘルスケアAIモデルを開発するには、代表的で多様なデータによるトレーニングが必要である。 不均衡なデータセットでは、モデルのパフォーマンスはより一般的なクラスで高められる傾向にあるが、あまり一般的でないケースでは低いままである。 この限界を克服するため,本研究ではDiffUltraを提案する。DiffUltraは,現実的な肺超音波画像(LUS)を広範囲な病変可変性で合成できる,最初の生成AI技術である。 具体的には、実際の患者データから病変の構造的および位置的特性を捉えて画像合成を誘導するLesion-Aatomy Bankにより、生成AIを条件付け、DiffUltraが実際の患者データのみに基づいてトレーニングされたモデルと比較して、APにおける統合検出を5.6%改善することを示した。 さらに重要なことは、DiffUltraはデータ多様性とまれなケースの頻度を増大させ、データセットのわずか10%を占める大きな肺凝固のような稀なインスタンスの検出において25%のAP改善をもたらすことである。

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