論文の概要: Learning to Harmonize Cross-vendor X-ray Images by Non-linear Image Dynamics Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10080v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 10:24:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:49:44.857290
• Title: Learning to Harmonize Cross-vendor X-ray Images by Non-linear Image Dynamics Correction
• Title（参考訳）: 非線型画像ダイナミクス補正による異種X線画像の調和学習
• Authors: Yucheng Lu, Shunxin Wang, Dovile Juodelyte, Veronika Cheplygina,
• Abstract要約: 領域固有の画像力学の非線形特性は、単純な線形変換では扱えないことを示す。 ドメイン固有のミスマッチ露光を低減するため,Global Deep Curve Estimationという手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.836238771024254
• License:
• Abstract: In this paper, we explore how conventional image enhancement can improve model robustness in medical image analysis. By applying commonly used normalization methods to images from various vendors and studying their influence on model generalization in transfer learning, we show that the nonlinear characteristics of domain-specific image dynamics cannot be addressed by simple linear transforms. To tackle this issue, we reformulate the image harmonization task as an exposure correction problem and propose a method termed Global Deep Curve Estimation (GDCE) to reduce domain-specific exposure mismatch. GDCE performs enhancement via a pre-defined polynomial function and is trained with the help of a ``domain discriminator'', aiming to improve model transparency in downstream tasks compared to existing black-box methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の画像強調が医療画像解析におけるモデルロバスト性をどのように改善するかを考察する。 様々なベンダーの画像によく用いられる正規化手法を適用し,転送学習におけるモデル一般化への影響を研究することにより,ドメイン固有画像の非線形特性を単純な線形変換では扱えないことを示す。 この問題に対処するために、画像調和タスクを露出補正問題として再構成し、GDCE(Global Deep Curve Estimation)と呼ばれる手法を提案し、ドメイン固有の露光ミスマッチを低減する。 GDCEは事前に定義された多項式関数を通じて拡張を行い、既存のブラックボックス法と比較して下流タスクにおけるモデルの透明性を向上させることを目的として'ドメイン識別器'の助けを借りて訓練される。

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