Generation of Structurally Realistic Retinal Fundus Images with Diffusion Models

要約

タイトル：拡散モデルを利用した構造的に現実的な網膜眼底画像の生成

要約：

– 拡散モデルを用いて、解剖学的に正確な脈管構造を持つ網膜眼底画像を生成する新しい技術を導入する。
– 動脈/静脈のマスクを生成し、それを条件として網膜眼底画像を生成する。
– 提案された方法は、より現実的な血管構造を持つ高品質の画像を生成できる上、拡散モデルの強さに基づいて幅広い画像の範囲を作成できる。
– データ拡張に対する性能向上を証明する定量的評価を提示し、血管分割と動脈/静脈の分類に使用する場合の影響を表す。
– 実際の画像と区別がつかないように生成された画像であることを臨床の専門家によるチューリングテストの結果で証明し、個人情報保護に関係ない独立したデータセットの構築に応用できると考えられる。

要約(オリジナル)

We introduce a new technique for generating retinal fundus images that have anatomically accurate vascular structures, using diffusion models. We generate artery/vein masks to create the vascular structure, which we then condition to produce retinal fundus images. The proposed method can generate high-quality images with more realistic vascular structures and can create a diverse range of images based on the strengths of the diffusion model. We present quantitative evaluations that demonstrate the performance improvement using our method for data augmentation on vessel segmentation and artery/vein classification. We also present Turing test results by clinical experts, showing that our generated images are difficult to distinguish with real images. We believe that our method can be applied to construct stand-alone datasets that are irrelevant of patient privacy.

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