論文の概要: SkinDualGen: Prompt-Driven Diffusion for Simultaneous Image-Mask Generation in Skin Lesions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19970v1
• Date: Sat, 26 Jul 2025 15:00:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.564437
• Title: SkinDualGen: Prompt-Driven Diffusion for Simultaneous Image-Mask Generation in Skin Lesions
• Title（参考訳）: SkinDualGen:皮膚病変における同時画像マスク生成のためのプロンプト駆動拡散
• Authors: Zhaobin Xu,
• Abstract要約: 本稿では, トレーニング済み安定拡散2.0モデルを用いて, 高品質な合成皮膚病変画像を生成する手法を提案する。 実データと合成データを組み合わせたハイブリッドデータセットは、分類とセグメンテーションモデルの性能を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image analysis plays a pivotal role in the early diagnosis of diseases such as skin lesions. However, the scarcity of data and the class imbalance significantly hinder the performance of deep learning models. We propose a novel method that leverages the pretrained Stable Diffusion-2.0 model to generate high-quality synthetic skin lesion images and corresponding segmentation masks. This approach augments training datasets for classification and segmentation tasks. We adapt Stable Diffusion-2.0 through domain-specific Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning and joint optimization of multi-objective loss functions, enabling the model to simultaneously generate clinically relevant images and segmentation masks conditioned on textual descriptions in a single step. Experimental results show that the generated images, validated by FID scores, closely resemble real images in quality. A hybrid dataset combining real and synthetic data markedly enhances the performance of classification and segmentation models, achieving substantial improvements in accuracy and F1-score of 8% to 15%, with additional positive gains in other key metrics such as the Dice coefficient and IoU. Our approach offers a scalable solution to address the challenges of medical imaging data, contributing to improved accuracy and reliability in diagnosing rare diseases.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析は皮膚病変などの疾患の早期診断において重要な役割を担っている。 しかし、データ不足とクラス不均衡は、ディープラーニングモデルの性能を著しく損なう。 本稿では,事前訓練した安定拡散-2.0モデルを用いて,高品質な合成皮膚病変画像とそれに対応するセグメンテーションマスクを生成する手法を提案する。 このアプローチは、分類とセグメンテーションタスクのためのトレーニングデータセットを拡張する。 我々は,ドメイン固有の低ランク適応(LoRA)による安定拡散-2.0を適用し,多目的損失関数の微調整と共同最適化を行い,テキスト記述に規定された臨床関連画像とセグメンテーションマスクを1ステップで同時に生成する。 実験結果から、FIDスコアで検証した生成画像は、品質において実際の画像とよく似ていることがわかった。 実データと合成データを組み合わせたハイブリッドデータセットは、分類とセグメンテーションモデルの性能を大幅に向上させ、精度とF1スコアを8%から15%向上させ、Dice係数やIoUといった他の重要な指標にプラスの利得を与える。 我々のアプローチは、医療画像データの課題に対処するスケーラブルなソリューションを提供し、希少疾患の診断における精度と信頼性の向上に寄与する。

関連論文リスト

• MedDiff-FT: Data-Efficient Diffusion Model Fine-tuning with Structural Guidance for Controllable Medical Image Synthesis [19.36433173105439]
  MedDiff-FTは、拡散基盤モデルを微調整して、構造的依存性と領域特異性を持つ医用画像を生成する、制御可能な医用画像生成法である。 このフレームワークは、生成品質、多様性、計算効率を効果的にバランスさせ、医療データ拡張のための実用的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-01T02:22:32Z)
• Doctor Approved: Generating Medically Accurate Skin Disease Images through AI-Expert Feedback [43.1078084014722]
  本稿では,データ拡張のための臨床的精度の高い皮膚疾患像を合成する新しいフレームワークMAGICを提案する。 提案手法は,専門家定義基準を,DM画像合成のための実用的なフィードバックに創造的に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-14T03:15:09Z)
• Latent Drifting in Diffusion Models for Counterfactual Medical Image Synthesis [55.959002385347645]
  遅延ドリフトにより、医療画像に対して拡散モデルを条件付けし、反ファクト画像生成の複雑なタスクに適合させることができる。 我々は,脳MRIと胸部X線による3つの時系列的ベンチマークデータセットを用いて,対物画像生成法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T01:59:34Z)
• Local Lesion Generation is Effective for Capsule Endoscopy Image Data Augmentation in a Limited Data Setting [0.0]
  そこで我々は, 局所病変生成手法を2つ提案し, 小型医用画像データセットの増大に対処する。 最初のアプローチでは、古典的な画像処理技術であるPoisson Image Editingアルゴリズムを使用して、リアルな画像合成を生成する。 第2のアプローチでは、微調整されたイメージインペインティングGANを利用して、現実的な病変を合成する新しい生成手法を導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T13:44:25Z)
• DiffBoost: Enhancing Medical Image Segmentation via Text-Guided Diffusion Model [3.890243179348094]
  医療応用のための堅牢で成功したディープラーニングモデルを開発するためには、大規模で大きな変動のある高品質なデータが不可欠である。 本稿では,DiffBoostと呼ばれる医用画像合成のための制御可能な拡散モデルを提案する。 近年の拡散確率モデルを利用して、現実的で多様な合成医用画像データを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T16:18:02Z)
• ArSDM: Colonoscopy Images Synthesis with Adaptive Refinement Semantic Diffusion Models [69.9178140563928]
  大腸内視鏡検査は臨床診断や治療に不可欠である。 注釈付きデータの不足は、既存の手法の有効性と一般化を制限する。 本稿では, 下流作業に有用な大腸内視鏡画像を生成するために, 適応Refinement Semantic Diffusion Model (ArSDM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T07:55:46Z)
• Harmonizing Pathological and Normal Pixels for Pseudo-healthy Synthesis [68.5287824124996]
  そこで本研究では,新しいタイプの識別器であるセグメンタを提案し,病変の正確な特定と擬似健康画像の視覚的品質の向上を図っている。 医用画像強調に生成画像を適用し,低コントラスト問題に対処するために拡張結果を利用する。 BraTSのT2モダリティに関する総合的な実験により、提案手法は最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T08:41:17Z)
• Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
  ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。 胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。 本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)
• Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven Self-ensembling Model [71.80319052891817]
  医用画像分類のための関係駆動型半教師付きフレームワークを提案する。 これは、摂動下で与えられた入力の予測一貫性を促進することでラベルのないデータを利用する。 本手法は,シングルラベルおよびマルチラベル画像分類のシナリオにおいて,最先端の半教師付き学習手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T06:57:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。