論文の概要: Computationally Efficient Diffusion Models in Medical Imaging: A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07866v1
- Date: Fri, 09 May 2025 07:56:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.238965
- Title: Computationally Efficient Diffusion Models in Medical Imaging: A Comprehensive Review
- Title（参考訳）: 医用画像における効率的な拡散モデル
- Authors: Abdullah, Tao Huang, Ickjai Lee, Euijoon Ahn,
- Abstract要約: 拡散モデルはコンピュータビジョンにおいて強力なアプローチとして登場し、生成人工知能の分野で顕著な性能を示した。
本稿では,拡散モデルの最新の進歩を,DPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model),LDM(Latent Diffusion Model),WDM(Wavelet Diffusion Model)の3つの主要なモデルに分類する。
これらのモデルが医療画像において重要な役割を担い、高速で信頼性があり、高品質な医療画像を生成することは、異常や疾患の診断の正確な分析に不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.314889727337198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The diffusion model has recently emerged as a potent approach in computer vision, demonstrating remarkable performances in the field of generative artificial intelligence. Capable of producing high-quality synthetic images, diffusion models have been successfully applied across a range of applications. However, a significant challenge remains with the high computational cost associated with training and generating these models. This study focuses on the efficiency and inference time of diffusion-based generative models, highlighting their applications in both natural and medical imaging. We present the most recent advances in diffusion models by categorizing them into three key models: the Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM), the Latent Diffusion Model (LDM), and the Wavelet Diffusion Model (WDM). These models play a crucial role in medical imaging, where producing fast, reliable, and high-quality medical images is essential for accurate analysis of abnormalities and disease diagnosis. We first investigate the general framework of DDPM, LDM, and WDM and discuss the computational complexity gap filled by these models in natural and medical imaging. We then discuss the current limitations of these models as well as the opportunities and future research directions in medical imaging.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルはコンピュータビジョンにおける強力なアプローチとして最近登場し、生成人工知能分野における顕著な性能を誇示している。
高品質な合成画像が作成できるため、拡散モデルは様々な用途に応用されている。
しかし、これらのモデルの訓練と生成に関連する計算コストが高いことが大きな課題である。
本研究は,拡散型生成モデルの効率性と推定時間に着目し,自然画像と医用画像の両方への応用を強調した。
本稿では,拡散モデルの最新の進歩を,DPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model),LDM(Latent Diffusion Model),WDM(Wavelet Diffusion Model)の3つの主要なモデルに分類する。
これらのモデルが医療画像において重要な役割を担い、高速で信頼性があり、高品質な医療画像を生成することは、異常や疾患の診断の正確な分析に不可欠である。
まずDDPM, LDM, WDMの一般的な枠組みを考察し, これらのモデルで満たされる計算複雑性のギャップを, 自然画像と医用画像で考察する。
次に、これらのモデルの現在の限界と、医療画像研究の機会と今後の方向性について論じる。
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