Fugu-MT 論文翻訳(概要): Regression is all you need for medical image translation

論文の概要: Regression is all you need for medical image translation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02048v3
Date: Tue, 21 Oct 2025 13:30:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-25 03:08:05.524503
Title: Regression is all you need for medical image translation
Title（参考訳）: 医療用画像翻訳に必要な回帰情報
Authors: Sebastian Rassmann, David Kügler, Christian Ewert, Martin Reuter,
Abstract要約: 医療画像翻訳のための2.5D拡散型フレームワークであるYODAを提案する。従来の拡散サンプリングはノイズを再現するので,物理信号平均化と同様,複数のサンプルを描画し,平均化する。また,最初のDM予測を保ち,反復補正を緩和して1ステップでノイズフリーな画像を生成する回帰サンプリング YODAを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While Generative Adversarial Nets (GANs) and Diffusion Models (DMs) have achieved impressive results in natural image synthesis, their core strengths - creativity and realism - can be detrimental in medical applications, where accuracy and fidelity are paramount. These models instead risk introducing hallucinations and replication of unwanted acquisition noise. Here, we propose YODA (You Only Denoise once - or Average), a 2.5D diffusion-based framework for medical image translation (MIT). Consistent with DM theory, we find that conventional diffusion sampling stochastically replicates noise. To mitigate this, we draw and average multiple samples, akin to physical signal averaging. As this effectively approximates the DM's expected value, we term this Expectation-Approximation (ExpA) sampling. We additionally propose regression sampling YODA, which retains the initial DM prediction and omits iterative refinement to produce noise-free images in a single step. Across five diverse multi-modal datasets - including multi-contrast brain MRI and pelvic MRI-CT - we demonstrate that regression sampling is not only substantially more efficient but also matches or exceeds image quality of full diffusion sampling even with ExpA. Our results reveal that iterative refinement solely enhances perceptual realism without benefiting information translation, which we confirm in relevant downstream tasks. YODA outperforms eight state-of-the-art DMs and GANs and challenges the presumed superiority of DMs and GANs over computationally cheap regression models for high-quality MIT. Furthermore, we show that YODA-translated images are interchangeable with, or even superior to, physical acquisitions for several medical applications.
Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Nets (GANs) と Diffusion Models (DMs) は自然画像合成において顕著な成果を上げているが、その中心となる強みである創造性とリアリズムは、正確性と忠実性が最重要である医療応用において有害である。これらのモデルは、幻覚と不要な取得ノイズの複製を導入するリスクを負う。本稿では,医療画像翻訳のための2.5D拡散型フレームワークであるYODA(You Only Denoise once - or Average)を提案する。 DM理論とは対照的に,従来の拡散サンプリングは雑音を確率的に再現する。これを緩和するために、物理信号平均化に似た複数のサンプルを描画し、平均化する。これはDMの期待値を効果的に近似するので、この期待近似(ExpA)サンプリングと呼ぶ。また,最初のDM予測を保ち,反復補正を省略して1ステップでノイズフリーな画像を生成する回帰サンプリング YODAを提案する。マルチコントラスト脳MRIや骨盤MRI-CTを含む5つの多様なマルチモーダルデータセットにわたって、回帰サンプリングはより効率的であるだけでなく、ExpAでもフル拡散サンプリングの画質と一致または超えることを示した。本結果から,反復的改善は情報翻訳の恩恵を受けずに知覚的リアリズムを向上することが明らかとなった。 YODAは8つの最先端のDMとGANを上回り、高品質MITの計算コストの低い回帰モデルよりも、DMとGANの予測上の優位性に挑戦する。さらに, ヨダ変換画像は, いくつかの医療応用において, 物理的取得と交換可能であるか, あるいはそれより優れているかを示す。

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