論文の概要: Introducing 3D Representation for Medical Image Volume-to-Volume Translation via Score Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07430v2
• Date: Thu, 06 Feb 2025 20:31:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:54:23.446733
• Title: Introducing 3D Representation for Medical Image Volume-to-Volume Translation via Score Fusion
• Title（参考訳）: 医用画像量-体積変換のためのスコア融合による3次元表現の導入
• Authors: Xiyue Zhu, Dou Hoon Kwark, Ruike Zhu, Kaiwen Hong, Yiqi Tao, Shirui Luo, Yudu Li, Zhi-Pei Liang, Volodymyr Kindratenko,
• Abstract要約: Score-Fusionは、垂直に訓練された2次元拡散モデルをスコア関数空間に組み込むことで、3次元表現を効果的に学習する新しいボリューム変換モデルである。 Score-Fusionは,3次元医用画像の高分解能・モダリティ変換において,高い精度と容積忠実性が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3559609260669303
• License:
• Abstract: In volume-to-volume translations in medical images, existing models often struggle to capture the inherent volumetric distribution using 3D voxelspace representations, due to high computational dataset demands. We present Score-Fusion, a novel volumetric translation model that effectively learns 3D representations by ensembling perpendicularly trained 2D diffusion models in score function space. By carefully initializing our model to start with an average of 2D models as in TPDM, we reduce 3D training to a fine-tuning process and thereby mitigate both computational and data demands. Furthermore, we explicitly design the 3D model's hierarchical layers to learn ensembles of 2D features, further enhancing efficiency and performance. Moreover, Score-Fusion naturally extends to multi-modality settings, by fusing diffusion models conditioned on different inputs for flexible, accurate integration. We demonstrate that 3D representation is essential for better performance in downstream recognition tasks, such as tumor segmentation, where most segmentation models are based on 3D representation. Extensive experiments demonstrate that Score-Fusion achieves superior accuracy and volumetric fidelity in 3D medical image super-resolution and modality translation. Beyond these improvements, our work also provides broader insight into learning-based approaches for score function fusion.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のボリューム変換では、既存のモデルは高い計算データセットの要求のため、3Dボクセル空間表現を用いて固有のボリューム分布を捉えるのに苦労することが多い。 Score-Fusionは、垂直に訓練された2次元拡散モデルをスコア関数空間に組み込むことで、3次元表現を効果的に学習する新しいボリューム変換モデルである。 TPDMのように平均2次元モデルからモデルを慎重に初期化することにより、3次元トレーニングを微調整プロセスに還元し、計算とデータ要求の両方を緩和する。 さらに、3次元モデルの階層層を明示的に設計し、2次元特徴のアンサンブルを学習し、効率と性能をさらに向上させる。 さらに、Score-Fusionは、フレキシブルで正確な統合のために異なる入力に条件付けられた拡散モデルを融合することで、自然にマルチモダリティ設定に拡張する。 腫瘍セグメント化などの下流認識タスクでは,ほとんどのセグメンテーションモデルが3次元表現に基づいているため,3次元表現がより優れた性能を発揮することが実証された。 3次元医用画像の高分解能・モダリティ変換において,Score-Fusionは高い精度と容積忠実性が得られることを示した。 これらの改善に加えて、私たちの研究は、スコア関数融合のための学習ベースのアプローチに関するより広範な洞察も提供します。

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