論文の概要: Constrained Contrastive Distribution Learning for Unsupervised Anomaly Detection and Localisation in Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03423v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 01:56:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 14:52:26.187792
• Title: Constrained Contrastive Distribution Learning for Unsupervised Anomaly Detection and Localisation in Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像の非監視異常検出と局在化のための制約型コントラスト分布学習
• Authors: Yu Tian and Guansong Pang and Fengbei Liu and Yuanhong chen and Seon Ho Shin and Johan W. Verjans and Rajvinder Singh and Gustavo Carneiro
• Abstract要約: UAD(Unsupervised Anomaly Detection)は、通常の(すなわち健康的な)画像でのみ1クラスの分類器を学習する。 異常検出のための制約コントラスト分布学習(Constrained Contrastive Distribution Learning for Anomaly Detection, CCD)を提案する。 本手法は,3種類の大腸内視鏡および底部検診データセットにおいて,最先端のUADアプローチよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.79184121052212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised anomaly detection (UAD) learns one-class classifiers exclusively with normal (i.e., healthy) images to detect any abnormal (i.e., unhealthy) samples that do not conform to the expected normal patterns. UAD has two main advantages over its fully supervised counterpart. Firstly, it is able to directly leverage large datasets available from health screening programs that contain mostly normal image samples, avoiding the costly manual labelling of abnormal samples and the subsequent issues involved in training with extremely class-imbalanced data. Further, UAD approaches can potentially detect and localise any type of lesions that deviate from the normal patterns. One significant challenge faced by UAD methods is how to learn effective low-dimensional image representations to detect and localise subtle abnormalities, generally consisting of small lesions. To address this challenge, we propose a novel self-supervised representation learning method, called Constrained Contrastive Distribution learning for anomaly detection (CCD), which learns fine-grained feature representations by simultaneously predicting the distribution of augmented data and image contexts using contrastive learning with pretext constraints. The learned representations can be leveraged to train more anomaly-sensitive detection models. Extensive experiment results show that our method outperforms current state-of-the-art UAD approaches on three different colonoscopy and fundus screening datasets. Our code is available at https://github.com/tianyu0207/CCD.
• Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出(UAD)は、正常な(健康な)画像のみを含む一級分類器を学習し、予想される正常なパターンに適合しない異常な(不健康な)サンプルを検出する。 UADは、完全に監督された相手に対して2つの大きな利点がある。 まず、通常の画像サンプルを含む健康スクリーニングプログラムから利用可能な大規模なデータセットを直接活用することができ、異常サンプルの高価な手動ラベリングと、非常にクラス不均衡なデータによるトレーニングに関連する後続の問題を回避することができます。 さらに、UADアプローチは、正常なパターンから逸脱するあらゆる種類の病変を検出および局在させることができる。 UAD法が直面する重要な課題の1つは、一般的に小さな病変からなる微妙な異常を検出し、局在させる効果的な低次元画像表現を学ぶ方法である。 そこで本研究では,拡張データと画像コンテキストの分布を前文制約を用いて同時に予測することにより,微細な特徴表現を学習するCCD(Constrained Contrastive Distribution Learning for Anomaly Detection)と呼ばれる,自己監督型表現学習手法を提案する。 学習された表現は、より異常に敏感な検出モデルを訓練するために活用できる。 広範な実験により, 3つの異なる大腸内視鏡および眼底検診データセットにおいて, 術中uadアプローチを上回った。 私たちのコードはhttps://github.com/tianyu0207/CCDで利用可能です。

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