論文の概要: GAUDA: Generative Adaptive Uncertainty-guided Diffusion-based Augmentation for Surgical Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10819v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 16:40:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:24:30.063980
• Title: GAUDA: Generative Adaptive Uncertainty-guided Diffusion-based Augmentation for Surgical Segmentation
• Title（参考訳）: GAUDA : 適応型不確実性誘導拡散法による手術分割法
• Authors: Yannik Frisch, Christina Bornberg, Moritz Fuchs, Anirban Mukhopadhyay,
• Abstract要約: 我々は、意味的に包括的でコンパクトな(イメージ、マスク)空間の潜在表現を学習する。 提案手法は,目立ったセマンティック・コヒーレンスを持つ高品質なセグメンテーションデータを効果的に合成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0808810256442274
• License:
• Abstract: Augmentation by generative modelling yields a promising alternative to the accumulation of surgical data, where ethical, organisational and regulatory aspects must be considered. Yet, the joint synthesis of (image, mask) pairs for segmentation, a major application in surgery, is rather unexplored. We propose to learn semantically comprehensive yet compact latent representations of the (image, mask) space, which we jointly model with a Latent Diffusion Model. We show that our approach can effectively synthesise unseen high-quality paired segmentation data of remarkable semantic coherence. Generative augmentation is typically applied pre-training by synthesising a fixed number of additional training samples to improve downstream task models. To enhance this approach, we further propose Generative Adaptive Uncertainty-guided Diffusion-based Augmentation (GAUDA), leveraging the epistemic uncertainty of a Bayesian downstream model for targeted online synthesis. We condition the generative model on classes with high estimated uncertainty during training to produce additional unseen samples for these classes. By adaptively utilising the generative model online, we can minimise the number of additional training samples and centre them around the currently most uncertain parts of the data distribution. GAUDA effectively improves downstream segmentation results over comparable methods by an average absolute IoU of 1.6% on CaDISv2 and 1.5% on CholecSeg8k, two prominent surgical datasets for semantic segmentation.
• Abstract（参考訳）: 生成的モデリングによる増強は、倫理的、組織的、規制的な側面を考慮すべき外科的データの蓄積に代わる有望な代替となる。 しかし、手術における主要な応用であるセグメンテーションのための(イメージ、マスク)ペアの合同合成は、明らかにされていない。 本稿では,(画像, マスク)空間のセマンティック包括的かつコンパクトな潜在表現を学習し, 潜在拡散モデルと協調してモデル化することを提案する。 提案手法は,目立ったセマンティック・コヒーレンスを持つ高品質なセグメンテーションデータを効果的に合成できることを示す。 生成的拡張は通常、下流タスクモデルを改善するために、一定の数の追加トレーニングサンプルを合成することによって事前トレーニングを適用する。 このアプローチを強化するために,我々はさらにGAUDA(Generative Adaptive Uncertainty-Guided Diffusion-based Augmentation)を提案する。 授業中の不確実性が高いクラスに生成モデルを適用し,これらのクラスに対する追加の見当たらないサンプルを作成する。 生成モデルをオンラインで適応的に活用することにより、追加のトレーニングサンプルの数を最小化し、データ分散の現在最も不確実な部分に集中することができる。 GAUDAは、CaDISv2で1.6%、CholecSeg8kで1.5%の平均絶対IoUで、比較手法よりも下流セグメンテーションの結果を効果的に改善する。

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