論文の概要: Unsupervised Anomaly Segmentation using Image-Semantic Cycle Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09094v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 14:15:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 17:39:16.303058
• Title: Unsupervised Anomaly Segmentation using Image-Semantic Cycle Translation
• Title（参考訳）: 画像合成サイクル変換を用いた教師なし異常分割
• Authors: Chenxin Li, Yunlong Zhang, Jiongcheng Li, Yue Huang, Xinghao Ding
• Abstract要約: unsupervised anomaly segmentation (UAS) は医療画像コミュニティにおいて有望な分野である。 本稿では,健康データ分布のモデル化過程における健康な解剖学の意味空間について紹介する。 BraTSとISLESデータベースの実験結果は、提案されたアプローチが大幅に優れたパフォーマンスを達成することを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.396372591714695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of unsupervised anomaly segmentation (UAS) is to detect the pixel-level anomalies unseen during training. It is a promising field in the medical imaging community, e.g, we can use the model trained with only healthy data to segment the lesions of rare diseases. Existing methods are mainly based on Information Bottleneck, whose underlying principle is modeling the distribution of normal anatomy via learning to compress and recover the healthy data with a low-dimensional manifold, and then detecting lesions as the outlier from this learned distribution. However, this dimensionality reduction inevitably damages the localization information, which is especially essential for pixel-level anomaly detection. In this paper, to alleviate this issue, we introduce the semantic space of healthy anatomy in the process of modeling healthy-data distribution. More precisely, we view the couple of segmentation and synthesis as a special Autoencoder, and propose a novel cycle translation framework with a journey of 'image->semantic->image'. Experimental results on the BraTS and ISLES databases show that the proposed approach achieves significantly superior performance compared to several prior methods and segments the anomalies more accurately.
• Abstract（参考訳）: unsupervised anomaly segmentation(uas)の目的は、訓練中に認識されないピクセルレベルの異常を検出することである。 これは医療画像コミュニティにおいて有望な分野であり、例えば、健康なデータだけで訓練されたモデルを使用して、まれな疾患の病変を区分することができる。 既存の手法は主にインフォメーション・ボトルネック(Information Bottleneck)に基づいており、その基本的な原理は、学習を通して正常な解剖の分布をモデル化し、低次元の多様体で健康なデータを圧縮して復元し、この分布から外れ値として病変を検出することである。 しかし,この次元減少は,特に画素レベルの異常検出に欠かせない局所化情報を必然的に損なう。 本稿では,健康なデータ分布をモデル化する過程における健全な解剖学の意味空間について述べる。 より正確には、セグメンテーションと合成の2つを特別なオートエンコーダとして捉え、'image->semantic->image'の旅路を持つ新しいサイクル変換フレームワークを提案する。 BraTS および ISLES データベースにおける実験結果から,提案手法は従来のいくつかの手法やセグメントに比べて精度良く性能が向上することが示された。

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