CT Synthesis with Conditional Diffusion Models for Abdominal Lymph Node Segmentation

要約

医用画像セグメンテーションにおいてディープラーニング手法が大きな成功を収めたにもかかわらず、腹部リンパ節のコンピュータ支援診断では、複雑な腹部環境、小さくて区別できない病変、および注釈付きデータが限られているため、研究者たちは依然として苦戦しています。
これらの問題に対処するために、リンパ節生成の条件付き拡散モデルとリンパ節セグメンテーションの nnU-Net モデルを統合し、現実的な腹部リンパ節の多様性データを合成することで腹部リンパ節のセグメンテーションのパフォーマンスを向上させるパイプラインを紹介します。
我々は、リンパ節 (LN) 生成のための条件付きノイズ除去拡散確率モデル (DDPM) である LN-DDPM を提案します。
LN-DDPM では、モデル条件としてリンパ節マスクと解剖学的構造マスクを利用します。
これらの状態は、リンパ節とその周囲を区別し、リンパ節の特徴をより適切に捕捉するために、グローバル構造コンディショニングと局所詳細コンディショニングという 2 つのコンディショニング メカニズムで機能します。
取得されたペアの腹部リンパ節画像とマスクは、下流のセグメンテーション タスクに使用されます。
腹部リンパ節データセットの実験結果は、LN-DDPM が腹部リンパ節画像合成において他の生成方法よりも優れており、下流の腹部リンパ節セグメンテーションタスクをよりよく支援することを示しています。

要約(オリジナル)

Despite the significant success achieved by deep learning methods in medical image segmentation, researchers still struggle in the computer-aided diagnosis of abdominal lymph nodes due to the complex abdominal environment, small and indistinguishable lesions, and limited annotated data. To address these problems, we present a pipeline that integrates the conditional diffusion model for lymph node generation and the nnU-Net model for lymph node segmentation to improve the segmentation performance of abdominal lymph nodes through synthesizing a diversity of realistic abdominal lymph node data. We propose LN-DDPM, a conditional denoising diffusion probabilistic model (DDPM) for lymph node (LN) generation. LN-DDPM utilizes lymph node masks and anatomical structure masks as model conditions. These conditions work in two conditioning mechanisms: global structure conditioning and local detail conditioning, to distinguish between lymph nodes and their surroundings and better capture lymph node characteristics. The obtained paired abdominal lymph node images and masks are used for the downstream segmentation task. Experimental results on the abdominal lymph node datasets demonstrate that LN-DDPM outperforms other generative methods in the abdominal lymph node image synthesis and better assists the downstream abdominal lymph node segmentation task.

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