Analysing Diffusion Segmentation for Medical Images

要約

ノイズ除去拡散確率モデルは、確率モデリングを提供し、多様な出力を生成できるため、ますます人気が高まっています。
この多用途性が、画像セグメンテーションへの適応に影響を与えました。モデルの複数の予測により、高品質を実現するだけでなく、モデルに固有の不確実性も捕捉できるセグメンテーション結果が生成されます。
ここでは、拡散セグメンテーションのパフォーマンスを向上させるための強力なアーキテクチャが提案されました。
しかし、拡散セグメンテーションと画像生成の違いに関する分析と議論が著しく不足しており、これらのアーキテクチャがセグメンテーション全般に​​もたらす改善と、特に拡散セグメンテーションに対するメリットを区別するための徹底的な評価が不足しています。
この研究では、特にトレーニング動作に焦点を当てて、医療画像の拡散セグメンテーションが拡散画像生成とどのように異なるかを批判的に分析し、議論します。
さらに、提案された拡散セグメンテーション アーキテクチャがセグメンテーション用に直接トレーニングされたときにどのように機能するか評価を実施します。
最後に、さまざまな医療セグメンテーション タスクが拡散セグメンテーション動作にどのような影響を及ぼし、それに応じて拡散プロセスを適応できるかを調査します。
これらの分析により、将来の拡散セグメンテーション手法のより良い設計と評価を可能にする拡散セグメンテーションの動作についての深い洞察を提供することを目指しています。

要約(オリジナル)

Denoising Diffusion Probabilistic models have become increasingly popular due to their ability to offer probabilistic modeling and generate diverse outputs. This versatility inspired their adaptation for image segmentation, where multiple predictions of the model can produce segmentation results that not only achieve high quality but also capture the uncertainty inherent in the model. Here, powerful architectures were proposed for improving diffusion segmentation performance. However, there is a notable lack of analysis and discussions on the differences between diffusion segmentation and image generation, and thorough evaluations are missing that distinguish the improvements these architectures provide for segmentation in general from their benefit for diffusion segmentation specifically. In this work, we critically analyse and discuss how diffusion segmentation for medical images differs from diffusion image generation, with a particular focus on the training behavior. Furthermore, we conduct an assessment how proposed diffusion segmentation architectures perform when trained directly for segmentation. Lastly, we explore how different medical segmentation tasks influence the diffusion segmentation behavior and the diffusion process could be adapted accordingly. With these analyses, we aim to provide in-depth insights into the behavior of diffusion segmentation that allow for a better design and evaluation of diffusion segmentation methods in the future.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google