論文の概要: Deterministic Medical Image Translation via High-fidelity Brownian Bridges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22531v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 15:33:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:52.080323
• Title: Deterministic Medical Image Translation via High-fidelity Brownian Bridges
• Title（参考訳）: 高忠実なブラウン橋による医用画像の確定的翻訳
• Authors: Qisheng He, Nicholas Summerfield, Peiyong Wang, Carri Glide-Hurst, Ming Dong,
• Abstract要約: 医用画像翻訳のための新しい高忠実ブラウン橋モデル(HiFi-BBrg)を提案する。 複数のデータセットに対する実験により,HiFi-BBrgはマルチモーダル画像変換やマルチイメージ超解像において最先端の手法より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.35590714498239
• License:
• Abstract: Recent studies have shown that diffusion models produce superior synthetic images when compared to Generative Adversarial Networks (GANs). However, their outputs are often non-deterministic and lack high fidelity to the ground truth due to the inherent randomness. In this paper, we propose a novel High-fidelity Brownian bridge model (HiFi-BBrg) for deterministic medical image translations. Our model comprises two distinct yet mutually beneficial mappings: a generation mapping and a reconstruction mapping. The Brownian bridge training process is guided by the fidelity loss and adversarial training in the reconstruction mapping. This ensures that translated images can be accurately reversed to their original forms, thereby achieving consistent translations with high fidelity to the ground truth. Our extensive experiments on multiple datasets show HiFi-BBrg outperforms state-of-the-art methods in multi-modal image translation and multi-image super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、拡散モデルがGAN(Generative Adversarial Networks)と比較して優れた合成画像を生成することが示されている。 しかしながら、それらの出力はしばしば非決定論的であり、固有のランダム性のため、基底真理に対する高い忠実さを欠いている。 本稿では, 決定論的医用画像翻訳のための新しい高忠実ブラウン橋モデル (HiFi-BBrg) を提案する。 我々のモデルは、生成マッピングと再構成マッピングの2つの異なる、相互に有益なマッピングで構成されている。 ブラウン橋の訓練過程は, 復元地図における忠実度損失と敵の訓練によって導かれる。 これにより、翻訳された画像が元の形式に正確に逆転できることが保証され、それによって基底真理に忠実な一貫した翻訳が達成される。 マルチモーダル画像変換やマルチイメージ超解像において,HiFi-BBrgは最先端の手法よりも優れていることを示す。

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