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MSDM: Generating Task-Specific Pathology Images with a Multimodal Conditioned Diffusion Model for Cell and Nuclei Segmentation

Created by
  • Haebom

作者

Dominik Winter, Mai Bui, Monica Azqueta Gavaldon, Nicolas Triltsch, Marco Rosati, Nicolas Brieu

概要

本論文では、希少なまたは非定型の形態の細胞および核分裂に困難を伴う計算病理学の分野における注釈データ不足の問題を解決するために、マルチモードセマンティック拡散モデル(MSDM)を使用して現実的なピクセル単位の画像 - マスク対を生成する方法を提示します。細胞/核形態、RGBカラー特徴、およびBERTエンコードされた分析/指標メタデータを活用して、所望の形態的特性を有するデータセットを生成し、マルチヘッド交差注意を介して不均一なモダリティを統合し、生成画像の細かい制御を可能にします。生成された画像と実際の画像との間の類似性を定量的に分析し、合成サンプルを適用して、特定の細胞タイプ(例えば、原細胞)の分割モデルの精度を向上させます。

Takeaways、Limitations

マルチモード拡散モデルを利用した細胞と核分裂のための現実的な合成データの生成
細胞/核形態、RGB色、分析/指標メタデータを利用した生成データのきめ細かい制御
特定の細胞型に対する分割モデルの精度向上を実証
計算病理学分野における生成モデルの利用可能性の拡大
Limitations:モデルの一般化能力と生成されたデータの実際のデータとの違いに関する追加の研究が必要です。
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