Step-Calibrated Diffusion for Biomedical Optical Image Restoration

要約

高品質、高解像度の医用画像処理は臨床ケアに不可欠です。
ラマンベースの生物医学光学イメージングは​​、非電離赤外線を使用して人間の組織をリアルタイムで評価し、癌の早期検出、脳腫瘍の診断、術中の組織分析に使用されます。
残念ながら、光学イメージングは​​レーザーの散乱や吸収による画像劣化の影響を受けやすく、診断エラーや誤った治療につながる可能性があります。
画像劣化の原因は多因子的、確率的、組織依存性があり、低品質/高品質のペアのデータを取得する簡単な方法ができないため、光学画像の復元はコンピュータ ビジョンの困難なタスクです。
ここでは、画像復元問題を拡散ベースの画像生成タスクの仕上げステップを完了するものとみなす、不対画像復元手法である Restorative Step-Calibrated Diffusion (RSCD) を紹介します。
RSCD は、ステップ キャリブレータ モデルを使用して、画像劣化の深刻度と、画像回復のための逆拡散プロセスを完了するために必要なステップ数を動的に決定します。
RSCD は、光学画像を復元するための画質と知覚評価基準の両方において、広く使用されている他の不対画像復元方法よりも優れています。
医療画像の専門家は一貫して、盲検比較実験で RSCD を使用して復元された画像を好み、幻覚は最小限またはまったくないと報告しています。
最後に、RSCD が自動脳腫瘍診断や深部組織イメージングなどの下流の臨床イメージング タスクのパフォーマンスを向上させることを示します。
私たちのコードは https://github.com/MLNeurosurg/restorative_step-calibrated_diffusion で入手できます。

要約(オリジナル)

High-quality, high-resolution medical imaging is essential for clinical care. Raman-based biomedical optical imaging uses non-ionizing infrared radiation to evaluate human tissues in real time and is used for early cancer detection, brain tumor diagnosis, and intraoperative tissue analysis. Unfortunately, optical imaging is vulnerable to image degradation due to laser scattering and absorption, which can result in diagnostic errors and misguided treatment. Restoration of optical images is a challenging computer vision task because the sources of image degradation are multi-factorial, stochastic, and tissue-dependent, preventing a straightforward method to obtain paired low-quality/high-quality data. Here, we present Restorative Step-Calibrated Diffusion (RSCD), an unpaired image restoration method that views the image restoration problem as completing the finishing steps of a diffusion-based image generation task. RSCD uses a step calibrator model to dynamically determine the severity of image degradation and the number of steps required to complete the reverse diffusion process for image restoration. RSCD outperforms other widely used unpaired image restoration methods on both image quality and perceptual evaluation metrics for restoring optical images. Medical imaging experts consistently prefer images restored using RSCD in blinded comparison experiments and report minimal to no hallucinations. Finally, we show that RSCD improves performance on downstream clinical imaging tasks, including automated brain tumor diagnosis and deep tissue imaging. Our code is available at https://github.com/MLNeurosurg/restorative_step-calibrated_diffusion.

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