Die Studie untersucht die Verwendung von Diffusionsmodellen zur Generierung synthetischer Echokardiographie-Bilder. Es werden drei Ansätze untersucht: unbedingte Generierung, textgesteuerte Generierung und eine Hybridmethode, die sowohl Text- als auch Segmentierungsvorgaben verwendet.
Die textgesteuerte und die hybride Methode, die Text- und Segmentierungsvorgaben kombiniert, erzielen deutlich bessere Ergebnisse in Bezug auf Bildqualität und Realismus als der unbedingte Ansatz. Die generierten Bilder weisen eine hohe Übereinstimmung mit den Eingabebildern und den entsprechenden Segmentierungskarten auf, was darauf hindeutet, dass das Modell die Eingabevorgaben genau befolgt.
Die synthetischen Bilder werden auch in Downstream-Aufgaben wie Segmentierung und Klassifizierung eingesetzt, wo sie zu Leistungsverbesserungen führen. Insbesondere die Hybridmethode, die Text- und Segmentierungsvorgaben kombiniert, erzielt die besten Ergebnisse in den Downstream-Aufgaben.
Insgesamt zeigt die Studie, dass der Einsatz von Diffusionsmodellen mit gezielter Steuerung durch Text- und Segmentierungsvorgaben eine vielversprechende Methode ist, um hochwertige und vielfältige synthetische Echokardiographie-Bilder zu generieren, die die Leistung in medizinischen Anwendungen verbessern können.
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