扩散方法与传统方法相结合，挺有意思~

  本文提出一种称为生成式元胞自动机 (Generative Cellular Automata，GeCA) 的新模型系列，其灵感来自于生物体从单细胞进化而来的过程，显著提高了11 种不同眼科疾病分类任务的表现。

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论文：An Organism Starts with a Single Pix-Cell: A Neural Cellular Diffusion for High-Resolution Image Synthesis
代码：https://github.com/xmed-lab/GeCA （即将开源）

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0、摘要

  生成建模寻求近似真实数据的统计特性，使合成的新数据与原始分布非常相似。生成对抗网络（GANs）和去噪扩散概率模型（DDPMs）代表了生成建模方面的重大进步，它们分别从博弈论和热力学中获得了灵感。然而，通过生物进化的视角来探索生成建模，在很大程度上仍未被开发。

  本文介绍了一个新的模型家族，称为生成式元胞自动机（GeCA），其灵感来自于从单个细胞进化而来的生物体。针对两种数据模态的眼部疾病分类，GeCA 是一种有效的增强工具。

  OCT成像数据稀缺，类别分布具有固有倾斜，GeCA显著提高了11种不同眼部疾病分类的性能，与传统基线相比，平均F1评分增加了12%。

  在相似的参数限制下，GeCAs 的性能优于两种包含 UNet 或最先进的基于 Transformer 的去噪扩散模型方法。（好牛的样子，(●’◡’●)）

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1、引言

1.1、深度学习在眼底照相和OCT应用中的限制

  （1）数据稀缺：缺乏公开可访问的数据集，特别是对于OCT；
  （2）类不平衡：疾病分布倾斜性；

1.2、目前生成模型合成数据的局限

  （1）大部分生成模型严重依赖于 UNet 和 Transformers，需要大量参数，在大规模数据集上进行训练；在医学成像领域，数据集、标注和计算资源往往稀缺；

  （2）神经元胞自动机（Neural Cellular Automata，NCA）受生物过程启发，在更少的参数下改善各种任务性能；在生成任务中，NCA 具有低分辨率输出，且缺乏全面的性能比较，在下游任务的评估中，NCA的图像生成效率仍然是一个未解决的挑战；

1.3、本文贡献

  （1）提出生成式元胞自动机（GeCA），一种集成了神经元胞自动机（NCA）和扩散目标的新模型，专门针对 NCA 的独特结构进行了定制；
  （2）利用基因遗传指导（GHG）来改进 GeCA 的图像采样。GHG 使 GeCA 在图像生成和视网膜疾病分类方面超过了 SOTA DiT，其参数仅占 DiT 的一半；
  （3）证明合成图像可增强训练数据集的能力，提高了 OCT 多标签视网膜疾病分类任务性能；

PS：元胞自动机学习传送：【数学建模】元胞自动机(CA)详解 + Matlab代码实现 （还怪好玩的耶~）

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2、生成式元胞自动机

2.1、一个生物体从一个小细胞开始

  NCA 将输入图像建模为 $H\times W$ 的网格，包含 $H\times W$ 个实体，命名为：pix-cells（像素元胞）。每个 pix-cells 代表一个时间依赖的状态空间表示，促进类似于细胞向生物体的动态进化，即像素演化为图像。
  将每个 pix-cells 在步骤 $m$ 处的状态参数化为标量向量，定义为：

  $C^{in}$：表示图像输入通道，灰度为1， RGB为3；
  $C^{\gamma }$：表示位置编码，由一个连续平滑的正弦函数定义，促进网格内的空间感知；
  $C^{out}$：表示 pix-cells 的输出状态；
  $C^h$：表示 pix-cells 的隐藏状态变量；

  为了从像素进化为图像，本文遵循传统的 NCA，采用一个随机规则：意味着一个 pix-cells 在第 $m$ 步以概率 $p$ 随机更新，反映了生物体中细胞更新的非同步性质。

  针对 pix-cells 更新，$C^{in}$ 和 $C^{\gamma }$ 是恒定的，只用关注 $C^{out}$ 和 $C^h$，该过程如 图2 中 GeCA step 所示，被定义为：

  与 SOTA 扩散 Transformer（DiT）中的 $M$ 层分层建模不同，本文将 $\Theta$ 参数化为一个具有局部自注意机制的 single DiT block，特别是在 pix-cells 的8个最近相邻中计算。
  局部注意策略，允许每个 pix-cells 根据等式（2），使用 $\Theta$ ，独立生长 $M$ 次。

  GeCA 方法将图像生成的重点转向了局部空间交互，避免了 UNet 和标准 transformers 等传统模型中的全局上下文依赖。但 GeCA 通过 $C^h$ 积累长期的状态空间表示来获得全局一致性，与 NCA 、Mamba、通用 Transformers 和 MLP-mixers 中记录的基本概念相一致。

  GeCA 总体框架：

2.2、元胞扩散：将细胞进化为生物体

  为训练模型参数 $\Theta$ ，引入的成熟的扩散过程，并在正向和反向步骤中进行特定的修改。

  在正向扩散过程中，将 $C^{out}$ 和 $C^h$ 初始化为0，除了位于 $H\times W$ 网格中心的单个 pix-cells ，它用随机标量初始化，作为元胞过程的起点。$C^{\gamma }$ 用一个正弦位置编码来初始化，$C^{in}$ 可以在每个 pix-cells 的正向扩散过程中描述为（只有 $C^{in}$ 参与了扩散过程）：

  使用等式（2）实现 $M$ 次元胞更新来发展 $C^{out}$ 和 $C^h$ ，当 $T\to \infty$ 时，$C_T^{in}$ 为各向同性高斯分布，优化过程为从 pix-cells 预测噪声：

2.3、通过基因遗传改进反向采样

  GeCA 用 pix-cells 表示输入图像，它是一个时间依赖的状态空间表示，长期信息由内部隐藏状态 $C^h$ 保存，可类比为遗传物质。
  因此，利用 $t+1$ 时刻的 $C^h$ 来指导反向生成过程， 反映了遗传特性，本文修改了反向过程中的每个步骤，以启动 pix-cells 的隐藏状态 $C^h$ ：

  同时，对于每个时间步，网格中心像素 pix-cells 的 $C^{out}$ 被定义为：

  该过程被称为基因遗传指导（Gene Heredity Guidance，GHG），为 $C^{in}$ 去噪和 $C^h$ 细化设置了一个合理的起点，去噪采样一个 pix-cells 的 $C_0^{in}$ ，遵循传统的扩散步骤：

2.4、视网膜疾病分类

  由于数据稀缺和偏态的类别分布，从OCT图像中分类视网膜疾病面临重大挑战。利用生成建模来有效地增强数据集，与传统的增强技术相比，这一策略被证明可以显著增强下游分类任务。

  本文合成了一个扩展的训练集，反映了原始训练集的分布，给定原始数据集类别分布：$p_{orig}(y)$，$y$ 表示数据集标签，$N_{orig}$ 表示原始数据集大小，目标是将数据集扩展五倍：$N_{aug}=5\times N_{orig}$ ，同时保留 $p_{orig}(y)$，这是通过确保增强数据集中，每个标签 $y$ 的计数 $Cocun{t}_{aug}(y)$，是其原始计数的5倍来实现的：

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3、实验与结果

3.1、数据集

  （1）多标签OCT数据集：OCT-ML，共203例患者369只眼的1435个样本，有多种疾病（11类），包括正常、干性老年性黄斑变性（dAMD）、湿性年龄相关性黄斑变性（wAMD）、糖尿病视网膜病变（DR）、中枢性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）、色素上皮脱离（PED）、黄斑视网膜上膜（MEM）、液体（FLD）、渗出（EXU）、脉络膜新生血管（CNV）和视网膜血管阻塞（RVO）。

  数据分布：

  （2）DeepDRiD数据集：眼底成像数据，有5类。1080训练，120验证，400测试。

3.2、基线与实施细节

  （1）与DiT和LDM比较；
  （2）使用相同的 Classifier Free Guidance (CFG) 策略实现条件生成；
  （3）所有生成都在类似于LDM的隐空间中完成的，输出大小为256×256；
  （4）batch size=128，训练14000个epoch；
  （5）下游分类任务采用Resnet34，Adam优化器；

3.3、生成建模评估

  特征似然发散（Feature Likelihood Divergence，FLD）量化的泛化差距（generalization gap，GG），可评价：新颖性 novelty（不同于训练样本）、保真度 fidelity 和合成样本的多样性 diversity；

  定量评估：

  可视化：

3.4、视网膜疾病分类

  所有生成模型都显著地提高了分类任务的各种指标性能。GeCA 扩展训练数据集获得了mean average precision（mAP为73.28%）。

3.5、GHG 消融

  Gene Heredity Guidance (GHG)的影响：

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  感觉是基于每一步扩散过程结果再进行了元胞更新~