論文の概要: Enhancing Fetal Plane Classification Accuracy with Data Augmentation Using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15248v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 15:33:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:38.551980
• Title: Enhancing Fetal Plane Classification Accuracy with Data Augmentation Using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたデータ拡張による胎児平面分類精度の向上
• Authors: Yueying Tian, Elif Ucurum, Xudong Han, Rupert Young, Chris Chatwin, Philip Birch,
• Abstract要約: 高品質なアノテート超音波画像の入手は限られており、機械学習モデルの訓練が制限されている。 本稿では, 胎児平面分類の性能向上のために, 拡散モデルを用いて合成超音波画像を生成する手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.463474240520404
• License:
• Abstract: Ultrasound imaging is widely used in medical diagnosis, especially for fetal health assessment. However, the availability of high-quality annotated ultrasound images is limited, which restricts the training of machine learning models. In this paper, we investigate the use of diffusion models to generate synthetic ultrasound images to improve the performance on fetal plane classification. We train different classifiers first on synthetic images and then fine-tune them with real images. Extensive experimental results demonstrate that incorporating generated images into training pipelines leads to better classification accuracy than training with real images alone. The findings suggest that generating synthetic data using diffusion models can be a valuable tool in overcoming the challenges of data scarcity in ultrasound medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像は、特に胎児の健康診断に広く用いられている。 しかし、高品質なアノテート超音波画像の入手は限られており、機械学習モデルの訓練が制限されている。 本稿では, 胎児平面分類の性能向上のために, 拡散モデルを用いて合成超音波画像を生成する手法について検討する。 まず、合成画像に基づいて異なる分類器を訓練し、次に実画像で微調整する。 大規模な実験結果から、生成したイメージをトレーニングパイプラインに組み込むことで、実際のイメージだけでのトレーニングよりも、分類精度が向上することが示された。 この結果から, 拡散モデルを用いて合成データを生成することは, 超音波医用画像におけるデータ不足の克服に有用であることが示唆された。

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