Exploring the Effectiveness of Deep Features from Domain-Specific Foundation Models in Retinal Image Synthesis
作者: Zuzanna Skorniewska, Bartlomiej W. Papiez
分类: eess.IV, cs.CV
发布日期: 2025-06-13
备注: To be published and presented at the MIUA 2025 conference
💡 一句话要点
提出基于深度特征的损失函数以改进视网膜图像合成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 医学影像 深度生成模型 视网膜图像 合成数据 损失函数 边缘检测 深度学习
📋 核心要点
- 现有医学影像生成方法在隐私保护和数据稀缺性方面面临挑战，尤其是在视网膜图像合成中。
- 本研究提出了一种基于大型基础模型深度激活层的距离损失函数，旨在提高合成图像的质量。
- 实验结果显示，传统的边缘检测方法在合成样本中显著提高了血管结构的清晰度，优于领域特定深度特征。
📝 摘要（中文）
神经网络模型在医学影像中的应用受到隐私法规、数据可用性、获取成本和人口偏见的限制。深度生成模型通过生成合成数据来解决隐私问题，并为弱势群体提供样本。然而，医学影像需要在保真度和临床准确性上进行验证。本文研究了基于大型基础模型深度激活层的距离损失函数是否优于感知损失和边缘检测损失。结果表明，领域特定的深度特征未能改善自编码器图像生成，而传统的边缘检测滤波器在合成样本中提高了血管结构的清晰度。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决医学影像合成中隐私保护和数据稀缺性的问题，现有方法在生成图像的保真度和临床准确性上存在不足。
核心思路：研究提出了一种基于深度激活层的距离损失函数，意在通过利用大型基础模型的深度特征来改善合成图像的质量。
技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和验证三个主要阶段，采用自编码器结构进行图像生成，并结合不同的损失函数进行优化。
关键创新：本研究的创新点在于引入了基于深度特征的距离损失函数，探索其在医学图像合成中的有效性，与传统的感知损失和边缘检测损失形成对比。
关键设计：在损失函数设计上，采用了距离度量来评估生成图像与真实图像之间的相似度，同时保持了边缘检测滤波器的使用，以增强合成图像中血管结构的清晰度。
📊 实验亮点
实验结果表明，传统的边缘检测滤波器在合成样本中显著提高了血管结构的清晰度，相较于基于深度特征的损失函数，效果更为显著。具体性能数据未在摘要中提供，需参考原文获取。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医学影像生成、疾病诊断辅助工具和医疗数据共享。通过生成高质量的合成视网膜图像，可以在保护患者隐私的同时，促进医学研究和算法开发，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The adoption of neural network models in medical imaging has been constrained by strict privacy regulations, limited data availability, high acquisition costs, and demographic biases. Deep generative models offer a promising solution by generating synthetic data that bypasses privacy concerns and addresses fairness by producing samples for under-represented groups. However, unlike natural images, medical imaging requires validation not only for fidelity (e.g., Fréchet Inception Score) but also for morphological and clinical accuracy. This is particularly true for colour fundus retinal imaging, which requires precise replication of the retinal vascular network, including vessel topology, continuity, and thickness. In this study, we in-vestigated whether a distance-based loss function based on deep activation layers of a large foundational model trained on large corpus of domain data, colour fundus imaging, offers advantages over a perceptual loss and edge-detection based loss functions. Our extensive validation pipeline, based on both domain-free and domain specific tasks, suggests that domain-specific deep features do not improve autoen-coder image generation. Conversely, our findings highlight the effectiveness of con-ventional edge detection filters in improving the sharpness of vascular structures in synthetic samples.