論文の概要: MedIL: Implicit Latent Spaces for Generating Heterogeneous Medical Images at Arbitrary Resolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09322v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 19:52:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:54:08.654239
• Title: MedIL: Implicit Latent Spaces for Generating Heterogeneous Medical Images at Arbitrary Resolutions
• Title（参考訳）: MedIL: 任意解像度で不均一な医用画像を生成するための暗黙の潜伏空間
• Authors: Tyler Spears, Shen Zhu, Yinzhu Jin, Aman Shrivastava, P. Thomas Fletcher,
• Abstract要約: MedILは、異質なサイズと解像度で医療画像をエンコードするために開発された、一級のオートエンコーダである。 我々は,MedILが大規模マルチサイト・マルチレゾリューションデータセットに対して臨床的に関連性のある特徴をいかに圧縮し,保存するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2427832125073732
• License:
• Abstract: In this work, we introduce MedIL, a first-of-its-kind autoencoder built for encoding medical images with heterogeneous sizes and resolutions for image generation. Medical images are often large and heterogeneous, where fine details are of vital clinical importance. Image properties change drastically when considering acquisition equipment, patient demographics, and pathology, making realistic medical image generation challenging. Recent work in latent diffusion models (LDMs) has shown success in generating images resampled to a fixed-size. However, this is a narrow subset of the resolutions native to image acquisition, and resampling discards fine anatomical details. MedIL utilizes implicit neural representations to treat images as continuous signals, where encoding and decoding can be performed at arbitrary resolutions without prior resampling. We quantitatively and qualitatively show how MedIL compresses and preserves clinically-relevant features over large multi-site, multi-resolution datasets of both T1w brain MRIs and lung CTs. We further demonstrate how MedIL can influence the quality of images generated with a diffusion model, and discuss how MedIL can enhance generative models to resemble raw clinical acquisitions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,医用画像の異種サイズと画像生成のための解像度を符号化する一級オートエンコーダであるMedILを紹介する。 医療画像は、しばしば大きく、異種であり、細部が重要な臨床的重要性を持つ。 画像特性は, 取得機器, 患者人口, 病理などを考えると劇的に変化し, 現実的な医用画像生成が困難になる。 遅延拡散モデル(LDMs)の最近の研究は、固定サイズに再サンプリングされた画像の生成に成功している。 しかし、これは画像取得に固有の解像度の狭いサブセットであり、微細な解剖学的詳細を捨てる再サンプリングである。 MedILは暗黙の神経表現を利用してイメージを連続的な信号として扱う。 我々は,MedILがT1w脳MRIおよび肺CTの多地点多解像度データセットに対して,臨床的に関連性のある特徴をどのように圧縮し,保存するかを定量的に,質的に示す。 さらに, 拡散モデルを用いて生成した画像の品質にMedILがどのような影響を与えるかを示すとともに, MedILが生検に類似した生成モデルをどのように拡張できるかを議論する。

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