GuideGen: Text-guided Framework for CT and Anatomical Structure Generation

Khái niệm cốt lõi

Generative neural models enable high-fidelity synthesis of medical images guided by text prompts.

Tóm tắt

Introduction:

• Gathering large medical datasets with corresponding labels is challenging due to privacy concerns and laborious annotation.
• Generative neural models offer a solution to synthesize images from text descriptions, alleviating privacy issues.

Methodology:

• GuideGen pipeline generates CT images and tissue masks for abdominal organs and colorectal cancer based on text prompts.
• Volumetric Mask Sampler generates low-resolution 3D tissue masks using conditional categorical diffusion model.
• Conditional Image Generator produces CT slices conditioned on mask slices for anatomical guidance.

Experiments and Results:

• Dataset comprises 3689 abdominal CT scans with organ masks and colorectal cancer annotations.
• GuideGen outperforms other methods in shape accuracy and condition consistency.
• Ablation studies show the effectiveness of CCDM module in mask generation.

Conclusion:

• GuideGen aligns generated medical images with natural language, offering a promising solution for joint image and mask generation in medical imaging.

Thống kê

"We conduct all experiments on our indoor dataset comprising 3689 cases of abdominal CT scans."
"The dataset is randomly split into a training set of 2951 cases, a validation set of 369 cases, and a test set of 369 cases."

Trích dẫn

"Our experimental results exhibit high fidelity in our generated image-mask pairs as well as an accurate reflection of the text prompts specifying a potential colorectal tumor location."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

GuideGen

by Linrui Dai,R... lúc arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07247.pdf

Yêu cầu sâu hơn

How can GuideGen's approach be extended to generate images for other organs or tissues

GuideGenのアプローチは、他の臓器や組織の画像を生成するために拡張することができます。まず第一段階として、新しい臓器や組織に関連するテキスト条件を追加し、それに基づいて適切な低解像度マスクを生成します。次に、このマスクを元に高解像度CTイメージを自己回帰的に生成する第二段階モデルを構築します。このようにして、異なる臓器や組織の特定条件下での画像生成が可能となります。

What are the limitations of using vanilla diffusion models in generating anatomical masks

バニラ拡散モデル（vanilla diffusion models）を使用した場合の制限はいくつかあります。主な制限は以下です：

バニラ拡散モデルはピクセル空間の連続分布をモデリングしており、複雑な領域境界で正確なマスクラベルを生成することが難しい。
3D医用画像では連続的な特徴空間から離散データ分布へ移行する能力が不足しており、解剖学的構造物体間で発生する急激な変化に対応しきれない。
これらの制限から通常の拡散モデルでは複雑な医用画像処理タスク向けに十分精度が得られず、より適切な手法が必要です。

How can the alignment between text conditions and image regions be further improved in medical image synthesis

医用画像合成（medical image synthesis）におけるテキスト条件とイメージ領域との整合性向上方法は以下です：

より洗練された言語表現抽出技術：文書中から重要情報だけでなくコンテキストも抽出し，その情報量・質・多様性等も考慮した言語表現抽出技術導入
多視点評価指標：単一視点だけで評価せず，複数視点から整合性評価指標設計
テキストガイド付き注意力メカニズム：テキスト条件と各部位/領域間関係性強化目的付き注意力メカニズム導入
これら手法導入すれば，文書内容全体及び個々部位/領域レベルでもっと効果的且つ正確地整合性改善可能です。