論文の概要: Diffusion Models for conditional MRI generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18620v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 20:08:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:59:40.370015
• Title: Diffusion Models for conditional MRI generation
• Title（参考訳）: 条件付きMRI生成のための拡散モデル
• Authors: Miguel Herencia García del Castillo, Ricardo Moya Garcia, Manuel Jesús Cerezo Mazón, Ekaitz Arriola Garcia, Pablo Menéndez Fernández-Miranda,
• Abstract要約: 脳磁気共鳴画像(MRI)生成のための潜時拡散モデル(LDM)を提案する。 生成画像の品質を評価するために、Fr'echet Inception Distance(FID)とMulti-Scale Structure similarity Index(MS-SSIM)のメトリクスを使用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this article, we present a Latent Diffusion Model (LDM) for the generation of brain Magnetic Resonance Imaging (MRI), conditioning its generation based on pathology (Healthy, Glioblastoma, Sclerosis, Dementia) and acquisition modality (T1w, T1ce, T2w, Flair, PD). To evaluate the quality of the generated images, the Fr\'echet Inception Distance (FID) and Multi-Scale Structural Similarity Index (MS-SSIM) metrics were employed. The results indicate that the model generates images with a distribution similar to real ones, maintaining a balance between visual fidelity and diversity. Additionally, the model demonstrates extrapolation capability, enabling the generation of configurations that were not present in the training data. The results validate the potential of the model to increase in the number of samples in clinical datasets, balancing underrepresented classes, and evaluating AI models in medicine, contributing to the development of diagnostic tools in radiology without compromising patient privacy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳MRI(Latent Diffusion Model, LDM)を用いて, 病理(健康, グリオ芽腫, 硬化症, 認知症)と獲得モダリティ(T1w, T1ce, T2w, Flair, PD)に基づく脳磁気共鳴画像(MRI)の生成について述べる。 生成画像の品質を評価するために、Fr'echet Inception Distance(FID)とMulti-Scale Structure similarity Index(MS-SSIM)のメトリクスを使用した。 その結果,モデルが実物と類似した分布の画像を生成し,視覚的忠実度と多様性のバランスを保つことが示唆された。 さらに、モデルは外挿機能を示し、トレーニングデータに存在しない設定の生成を可能にします。 その結果, 臨床データセットのサンプル数の増加, 未表現クラスのバランス, 医学におけるAIモデルの評価が, 患者のプライバシを損なうことなく, 放射線学における診断ツールの開発に寄与する可能性が示唆された。

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