論文の概要: Anomaly Detection on X-Rays Using Self-Supervised Aggregation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09856v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 20:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 23:00:44.481877
• Title: Anomaly Detection on X-Rays Using Self-Supervised Aggregation Learning
• Title（参考訳）: 自己教師付きアグリゲーション学習によるx線異常検出
• Authors: Behzad Bozorgtabar, Dwarikanath Mahapatra, Guillaume Vray, Jean-Philippe Thiran
• Abstract要約: SALADはX線画像の異常検出のためのエンドツーエンドの自己監視手法である。 提案手法は、深層ニューラルネットワークが原型的局所パターンを表現することを奨励する最適化戦略に基づいている。 我々の異常スコアは、メモリバンク内の正常な原型パターンの重み付け組み合わせと類似性を測定することによって導出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.854288765350283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep anomaly detection models using a supervised mode of learning usually work under a closed set assumption and suffer from overfitting to previously seen rare anomalies at training, which hinders their applicability in a real scenario. In addition, obtaining annotations for X-rays is very time consuming and requires extensive training of radiologists. Hence, training anomaly detection in a fully unsupervised or self-supervised fashion would be advantageous, allowing a significant reduction of time spent on the report by radiologists. In this paper, we present SALAD, an end-to-end deep self-supervised methodology for anomaly detection on X-Ray images. The proposed method is based on an optimization strategy in which a deep neural network is encouraged to represent prototypical local patterns of the normal data in the embedding space. During training, we record the prototypical patterns of normal training samples via a memory bank. Our anomaly score is then derived by measuring similarity to a weighted combination of normal prototypical patterns within a memory bank without using any anomalous patterns. We present extensive experiments on the challenging NIH Chest X-rays and MURA dataset, which indicate that our algorithm improves state-of-the-art methods by a wide margin.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習モードを用いた深部異常検出モデルは、通常、閉じた仮定の下で動作し、トレーニングでこれまで見られた稀な異常に過度に適合し、実際のシナリオでの適用性を妨げている。 また、X線アノテーションの取得には非常に時間がかかり、放射線技師の広範な訓練が必要である。 したがって、完全教師なしまたは自己監督的な方法での異常検出の訓練は有利であり、放射線学者による報告に費やされた時間を大幅に短縮することができる。 本稿では,X線画像の異常検出のためのエンドツーエンドの自己監視手法であるSALADを提案する。 提案手法は、深層ニューラルネットワークが埋め込み空間における正規データの原型的局所パターンを表現することを推奨する最適化戦略に基づいている。 トレーニング中、メモリバンクを介して通常のトレーニングサンプルの原型パターンを記録する。 この異常スコアは, 異常パターンを使わずに, メモリバンク内の正常な原型パターンの重み付け組み合わせと類似度を計測することによって得られる。 我々はNIH Chest X-ray と mura データセットの挑戦実験を行い,我々のアルゴリズムが最先端の手法を幅広いマージンで改善することを示す。

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