論文の概要: Implicit field learning for unsupervised anomaly detection in medical images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05214v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 16:57:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 18:20:49.255675
• Title: Implicit field learning for unsupervised anomaly detection in medical images
• Title（参考訳）: 医療画像における教師なし異常検出のための暗黙的フィールド学習
• Authors: Sergio Naval Marimont and Giacomo Tarroni
• Abstract要約: オートデコーダフィードフォワードニューラルネットワークは、組織型のプロキシ上の空間座標と確率の間のマッピングという形で、健康な画像の分布を学習する。 回復画像のモデルにより予測されたボクセル的確率を用いて,異常の局所化を行う。 脳MR画像におけるグリオーマの非教師的局在化の課題に対して,本手法を検証し,他のVAEによる異常検出法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8122270502556374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel unsupervised out-of-distribution detection method for medical images based on implicit fields image representations. In our approach, an auto-decoder feed-forward neural network learns the distribution of healthy images in the form of a mapping between spatial coordinates and probabilities over a proxy for tissue types. At inference time, the learnt distribution is used to retrieve, from a given test image, a restoration, i.e. an image maximally consistent with the input one but belonging to the healthy distribution. Anomalies are localized using the voxel-wise probability predicted by our model for the restored image. We tested our approach in the task of unsupervised localization of gliomas on brain MR images and compared it to several other VAE-based anomaly detection methods. Results show that the proposed technique substantially outperforms them (average DICE 0.640 vs 0.518 for the best performing VAE-based alternative) while also requiring considerably less computing time.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的フィールド画像表現に基づく医用画像の非教師なし分布検出法を提案する。 本手法では,組織型プロキシ上での空間座標と確率のマッピングという形で,自己デコーダフィードフォワードニューラルネットワークを用いて健全な画像の分布を学習する。 推論時には、学習した分布を用いて、所定のテスト画像、復元、すなわち、検索を行う。 入力画像と最大限に一致しているが、健康な分布に属する画像。 復元画像に対するモデルにより予測されたボクセルワイズ確率を用いて異常を局所化する。 脳MR画像上におけるグリオーマの非教師的局在化を課題とし,VAEによる他の異常検出法と比較した。 結果から,提案手法は高い性能(VAEベースの代替手段として平均DICE 0.640 vs 0.518)を示し,計算時間もかなり少ないことがわかった。

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