論文の概要: Few-Shot Anomaly Detection for Polyp Frames from Colonoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14811v1
• Date: Fri, 26 Jun 2020 06:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 21:47:54.856176
• Title: Few-Shot Anomaly Detection for Polyp Frames from Colonoscopy
• Title（参考訳）: 大腸内視鏡によるポリープフレームのFew-Shot異常検出
• Authors: Yu Tian, Gabriel Maicas, Leonardo Zorron Cheng Tao Pu, Rajvinder Singh, Johan W. Verjans, Gustavo Carneiro
• Abstract要約: 特徴埋め込みと正規画像の相互情報を最大化するために訓練されたエンコーダに基づく,新しい数発の異常検出手法を提案する。 大腸内視鏡画像からポリープを含むフレームを検出する際の臨床的問題点について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.23118616722365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection methods generally target the learning of a normal image distribution (i.e., inliers showing healthy cases) and during testing, samples relatively far from the learned distribution are classified as anomalies (i.e., outliers showing disease cases). These approaches tend to be sensitive to outliers that lie relatively close to inliers (e.g., a colonoscopy image with a small polyp). In this paper, we address the inappropriate sensitivity to outliers by also learning from inliers. We propose a new few-shot anomaly detection method based on an encoder trained to maximise the mutual information between feature embeddings and normal images, followed by a few-shot score inference network, trained with a large set of inliers and a substantially smaller set of outliers. We evaluate our proposed method on the clinical problem of detecting frames containing polyps from colonoscopy video sequences, where the training set has 13350 normal images (i.e., without polyps) and less than 100 abnormal images (i.e., with polyps). The results of our proposed model on this data set reveal a state-of-the-art detection result, while the performance based on different number of anomaly samples is relatively stable after approximately 40 abnormal training images.
• Abstract（参考訳）: 異常検出法は通常、正常な画像分布(健康な症例を示す異常値)の学習を対象とし、試験中、学習された分布から比較的遠いサンプルを異常(疾患を示す異常値)に分類する。 これらのアプローチは、異常値に比較的近い異常値(例えば、小さなポリプを持つ大腸内視鏡像)に敏感である傾向がある。 本稿では,外れ値に対する不適切な感度についても,外れ値から学習することで解決する。 本稿では,特徴埋め込みと正規画像の相互情報を最大化するために訓練されたエンコーダに基づく新しい数ショット異常検出法を提案する。 そこで本研究では,大腸内視鏡映像からポリープを含むフレームを検出する手法について検討し,本トレーニングセットの正常画像は13350点(ポリープなし),異常画像は100点未満(ポリープ付き)である。 提案したモデルでは,約40個の異常訓練画像の後に,異常サンプル数による性能が比較的安定であるのに対して,最先端検出結果が得られた。

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