論文の概要: SER-Diff: Synthetic Error Replay Diffusion for Incremental Brain Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06283v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 21:53:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.09598
• Title: SER-Diff: Synthetic Error Replay Diffusion for Incremental Brain Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: SER-Diff:incrmental brain tumor Segmentationのための合成エラーリプレイ拡散
• Authors: Sashank Makanaboyina,
• Abstract要約: SER-Diff(Synthetic Error Replay Diffusion)を提案する。 SER-Diffは破滅的な忘れを緩和し、進化するデータセット間でより正確で解剖学的に一貫性のあるセグメンテーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Incremental brain tumor segmentation is critical for models that must adapt to evolving clinical datasets without retraining on all prior data. However, catastrophic forgetting, where models lose previously acquired knowledge, remains a major obstacle. Recent incremental learning frameworks with knowledge distillation partially mitigate forgetting but rely heavily on generative replay or auxiliary storage. Meanwhile, diffusion models have proven effective for refining tumor segmentations, but have not been explored in incremental learning contexts. We propose Synthetic Error Replay Diffusion (SER-Diff), the first framework that unifies diffusion-based refinement with incremental learning. SER-Diff leverages a frozen teacher diffusion model to generate synthetic error maps from past tasks, which are replayed during training on new tasks. A dual-loss formulation combining Dice loss for new data and knowledge distillation loss for replayed errors ensures both adaptability and retention. Experiments on BraTS2020, BraTS2021, and BraTS2023 demonstrate that SER-Diff consistently outperforms prior methods. It achieves the highest Dice scores of 95.8\%, 94.9\%, and 94.6\%, along with the lowest HD95 values of 4.4 mm, 4.7 mm, and 4.9 mm, respectively. These results indicate that SER-Diff not only mitigates catastrophic forgetting but also delivers more accurate and anatomically coherent segmentations across evolving datasets.
• Abstract（参考訳）: 増分脳腫瘍のセグメンテーションは、すべての先行データを再トレーニングすることなく、進化する臨床データセットに適応しなければならないモデルにとって重要である。 しかし、モデルが以前取得した知識を失う破滅的な忘れ物は、依然として大きな障害である。 知識蒸留による最近の漸進的学習フレームワークは、部分的に忘れを緩和するが、生成的再生や補助記憶に大きく依存している。 一方、拡散モデルは腫瘍の分節の精製に有効であることが証明されているが、漸進的な学習の文脈では研究されていない。 SER-Diff(Synthetic Error Replay Diffusion)を提案する。 SER-Diffは凍結した教師拡散モデルを利用して過去のタスクから合成エラーマップを生成し、新しいタスクのトレーニング中に再生する。 新しいデータに対するDiceの損失と再生エラーに対する知識蒸留の損失を組み合わせた二重損失定式化により、適応性と保持性の両方が保証される。 BraTS2020、BraTS2021、BraTS2023の実験は、SER-Diffが従来手法よりも一貫して優れていることを示した。 最も高いDiceスコアは95.8\%、94.9\%、94.6\%であり、最も低いHD95値は4.4mm、4.7mm、4.9mmである。 これらの結果は、SER-Diffが破滅的な忘れを緩和するだけでなく、進化するデータセット間でより正確で解剖学的に一貫性のあるセグメンテーションを提供することを示している。

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