論文の概要: CVAD: A generic medical anomaly detector based on Cascade VAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15811v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 14:20:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 15:00:46.160580
• Title: CVAD: A generic medical anomaly detector based on Cascade VAE
• Title（参考訳）: CVAD:カスケードVAEを用いた総合的医療異常検出装置
• Authors: Xiaoyuan Guo, Judy Wawira Gichoya, Saptarshi Purkayastha and Imon Banerjee
• Abstract要約: 我々は、医用画像におけるOOD検出の一般化性に着目し、自己教師付きカスケード変量自動エンコーダに基づく異常検出器(CVAD)を提案する。 我々は,複数のスケールで潜在表現を結合した変分オートエンコーダのカスケードアーキテクチャを用いて,OODデータを分布内(ID)データと区別するために識別器に供給する。 我々は、最先端のディープラーニングモデルと比較し、クラス内およびクラス間OODのための様々なオープンアクセス医療画像データセットにおいて、我々のモデルの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.647674705784439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) samples in medical imaging plays an important role for downstream medical diagnosis. However, existing OOD detectors are demonstrated on natural images composed of inter-classes and have difficulty generalizing to medical images. The key issue is the granularity of OOD data in the medical domain, where intra-class OOD samples are predominant. We focus on the generalizability of OOD detection for medical images and propose a self-supervised Cascade Variational autoencoder-based Anomaly Detector (CVAD). We use a variational autoencoders' cascade architecture, which combines latent representation at multiple scales, before being fed to a discriminator to distinguish the OOD data from the in-distribution (ID) data. Finally, both the reconstruction error and the OOD probability predicted by the binary discriminator are used to determine the anomalies. We compare the performance with the state-of-the-art deep learning models to demonstrate our model's efficacy on various open-access medical imaging datasets for both intra- and inter-class OOD. Further extensive results on datasets including common natural datasets show our model's effectiveness and generalizability. The code is available at https://github.com/XiaoyuanGuo/CVAD.
• Abstract（参考訳）: 医用画像におけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルの検出は下流の診断において重要な役割を担っている。 しかし、既存のOOD検出器はクラス間からなる自然画像で実証されており、医用画像への一般化が困難である。 鍵となる問題は、クラス内OODサンプルが多数を占める医療領域におけるOODデータの粒度である。 本稿では,医療画像におけるOOD検出の一般化性に着目し,自己監督型カスケード変量自動エンコーダ(CVAD)を提案する。 我々は,複数のスケールで潜在表現を結合した変分オートエンコーダのカスケードアーキテクチャを用いて,OODデータを分布内(ID)データと区別するために識別器に供給する。 最後に、2値判別器によって予測される再構成誤差とOOD確率の両方を用いて異常を判定する。 我々は、最先端のディープラーニングモデルと比較し、クラス内およびクラス間OODのための様々なオープンアクセス医療画像データセットにおいて、我々のモデルの有効性を示す。 一般的な自然データセットを含むデータセットに関するさらに詳細な結果は、モデルの有効性と一般化性を示しています。 コードはhttps://github.com/xiaoyuanguo/cvadで入手できる。

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