論文の概要: Advancing AI-Powered Medical Image Synthesis: Insights from MedVQA-GI Challenge Using CLIP, Fine-Tuned Stable Diffusion, and Dream-Booth + LoRA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20667v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 02:49:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:44:12.864118
• Title: Advancing AI-Powered Medical Image Synthesis: Insights from MedVQA-GI Challenge Using CLIP, Fine-Tuned Stable Diffusion, and Dream-Booth + LoRA
• Title（参考訳）: AI駆動型医用画像合成の進歩:CLIP, 微細可変拡散, ドリームブース+LORAを用いたMedVQA-GIチャレンジの展望
• Authors: Ojonugwa Oluwafemi Ejiga Peter, Md Mahmudur Rahman, Fahmi Khalifa,
• Abstract要約: MEDVQA-GIチャレンジは、医療診断におけるAI駆動のテキスト・ツー・イメージ生成モデルの統合に対処する。 本研究では、テキスト記述から動的でスケーラブルで正確な画像を生成するための微調整生成モデルに基づく新しいアプローチを提案する。 我々のシステムは、安定拡散モデルとドリームブースモデルと、ローランド適応(LORA)を統合し、高忠実度医療画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.290817968509798
• License:
• Abstract: The MEDVQA-GI challenge addresses the integration of AI-driven text-to-image generative models in medical diagnostics, aiming to enhance diagnostic capabilities through synthetic image generation. Existing methods primarily focus on static image analysis and lack the dynamic generation of medical imagery from textual descriptions. This study intends to partially close this gap by introducing a novel approach based on fine-tuned generative models to generate dynamic, scalable, and precise images from textual descriptions. Particularly, our system integrates fine-tuned Stable Diffusion and DreamBooth models, as well as Low-Rank Adaptation (LORA), to generate high-fidelity medical images. The problem is around two sub-tasks namely: image synthesis (IS) and optimal prompt production (OPG). The former creates medical images via verbal prompts, whereas the latter provides prompts that produce high-quality images in specified categories. The study emphasizes the limitations of traditional medical image generation methods, such as hand sketching, constrained datasets, static procedures, and generic models. Our evaluation measures showed that Stable Diffusion surpasses CLIP and DreamBooth + LORA in terms of producing high-quality, diversified images. Specifically, Stable Diffusion had the lowest Fr\'echet Inception Distance (FID) scores (0.099 for single center, 0.064 for multi-center, and 0.067 for combined), indicating higher image quality. Furthermore, it had the highest average Inception Score (2.327 across all datasets), indicating exceptional diversity and quality. This advances the field of AI-powered medical diagnosis. Future research will concentrate on model refining, dataset augmentation, and ethical considerations for efficiently implementing these advances into clinical practice
• Abstract（参考訳）: MEDVQA-GIチャレンジは、医用診断におけるAI駆動のテキスト・ツー・イメージ生成モデルの統合に対処し、合成画像生成による診断能力の向上を目指している。 既存の手法は主に静的画像解析に重点を置いており、テキスト記述からの医用画像の動的生成が欠如している。 本研究は、テキスト記述から動的でスケーラブルで正確な画像を生成するための微調整生成モデルに基づく新しいアプローチを導入することで、このギャップを部分的に埋めることを目的としている。 特に,本システムは,高忠実度医用画像を生成するために,微調整の安定拡散モデルとドリームブースモデルと,ローランド適応(LORA)を統合している。 問題は2つのサブタスク、すなわち画像合成(IS)と最適プロンプト生成(OPG)である。 前者は口頭プロンプトで医用画像を作成するが、後者は特定のカテゴリで高品質な画像を生成するプロンプトを提供する。 この研究は、手書きスケッチ、制約付きデータセット、静的プロシージャ、ジェネリックモデルなど、従来の医用画像生成手法の限界を強調している。 評価の結果,CLIPとDreamBooth + LORAを上回り,高画質で多彩な画像が得られた。 具体的には、安定拡散はFr\'echet Inception Distance(FID)スコアが低い(単一中心が0.099、多中心が0.064、複合中心が0.067)。 さらに、全データセットの平均インセプションスコア(2.327)は最高であり、異常な多様性と品質を示している。 これにより、AIによる医療診断の分野が進展する。 今後の研究は、これらの進歩を効果的に臨床実践するためのモデル精錬、データセット強化、倫理的考察に焦点をあてる。

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