Enhancing Medical Image Segmentation with Deep Learning and Diffusion Models

要約

医用画像のセグメンテーションは正確な臨床診断に不可欠ですが、病変と正常組織間のコントラストの低さ、境界の不明瞭さ、患者間のばらつきの多さなどの課題に直面しています。
ディープラーニングによりセグメンテーションの精度と効率は向上しましたが、依然として専門家の注釈に大きく依存しており、医療画像の複雑さに苦労しています。
医療画像データセットのサイズが小さく、データ取得コストが高いため、セグメンテーション ネットワークのパフォーマンスはさらに制限されます。
反復的なノイズ除去プロセスを備えた拡散モデルは、セグメンテーションで詳細をより正確にキャプチャするための有望な代替手段を提供します。
ただし、小さなターゲットを正確にセグメント化し、境界の詳細の精度を維持することは困難です。
この記事では、医療画像セグメンテーションの重要性、現在の深層学習アプローチの限界、およびこれらの課題に対処する拡散モデルの可能性について説明します。

要約(オリジナル)

Medical image segmentation is crucial for accurate clinical diagnoses, yet it faces challenges such as low contrast between lesions and normal tissues, unclear boundaries, and high variability across patients. Deep learning has improved segmentation accuracy and efficiency, but it still relies heavily on expert annotations and struggles with the complexities of medical images. The small size of medical image datasets and the high cost of data acquisition further limit the performance of segmentation networks. Diffusion models, with their iterative denoising process, offer a promising alternative for better detail capture in segmentation. However, they face difficulties in accurately segmenting small targets and maintaining the precision of boundary details. This article discusses the importance of medical image segmentation, the limitations of current deep learning approaches, and the potential of diffusion models to address these challenges.

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