- 01
プロンプト生成
- 02
解剖構造保持生成
- 03
分割精度評価
どんな課題を扱うか
医療画像の学習データ不足に対し，単純な変形では解剖構造が崩れる懸念があります．
研究の考え方
Stable DiffusionとControlNetを用い，プロンプト生成から評価まで再現可能なワークフローを構築しました．
研究で確かめたこと
網膜画像DRIVEおよび頸動脈超音波IMT分割において，IoUとDice係数で定量評価を実施しました．
応用を考えるときの視点
医療画像解析モデルの学習用データ不足を補うための検討対象として位置づけられます．
元の研究
Anatomy-Preserving Diffusion-Based Data Augmentation for Medical Image Segmentation
Tominari, Hiroki, Nakayama, Natsuki, Arakawa, Naoko, Usami, Hiroyasu
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies -- BIOIMAGING, 2026 · BIOIMAGING 2026