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[일시] 2024.03.12

[세미나 주제] StainDiff: Transfer Stain Styles Histology Images with Denoising Diffusion Probabilistic Models and Self-ensemble

[발표자]
장효영

[요약]
본 발표에서는 Forward process 및 Reverse process 과정을 거쳐 Markov chain 방식으로 데이터가 정규 분포 형태를 띌 때까지 노이즈를 추가하는 방식의 Forward process와 Denoising process를 거치는 Reverse process 형태로 학습하는 구조의 Diffusion model 모델을 소개하였다.
loss term과 parameter estimation과정을 간소화하여 더 학습이 잘되는 방향으로 발전 시킨 DDPM과 DDPM의 Markov chain의 Sampling 과정에서의 많은 시간이 소요되는 점을 해결하기 위한 Non-markovian process를 활용한 DDIM을 바탕으로 DDPM 기반으로 style transfer를 수행한 StainDiff 논문을 소개하였다.
StainDiff는 기존 DDPM에 cycle-consistency constraint를 추가하여 unpaired histology image에도 unsupervised 방식으로 동작할 수 있도록 설계된 모델이며, 각 probabilistic한 과정에서의 output들에 대해 self-ensemble 개념을 적용하여 성능을 향상시켰다.
추가로 StainDiff에 DDPM이 아닌 DDIM의 적용을 제안하여 Non-markovian으로 수정하고, forward process를 닫힌 형태의 함수로 정의하여 기존 DDPM기반의 StainDiff에서 sampling 시간의 간소화를 도모하고자 제안하였다.

[참고 논문]
Denoising Diffusion Probablistic Models (DDPM)
https://arxiv.org/abs/2006.11239

Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM)
https://arxiv.org/abs/2010.02502

StainDiff: Transfer Stain Styles Histology Images with Denoising Diffusion Probabilistic Models and Self-ensemble
StainDiff.pdf 파일 549~559

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/pGkIrlKWXG9huJ9yaVCMrDNihGbIvmTca3S7qFszFgalZK_oNGmlpVxB6YDM4HLa.R1WQwlvBkuxjZFqh