論文の概要: Diffusion Models for Medical Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04306v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 12:35:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 16:14:11.005098
• Title: Diffusion Models for Medical Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 医学的異常検出のための拡散モデル
• Authors: Julia Wolleb, Florentin Bieder, Robin Sandk\"uhler, Philippe C. Cattin
• Abstract要約: 本稿では,拡散暗黙的モデルに基づく弱教師付き異常検出手法を提案する。 本手法は,複雑な訓練手順を必要とせずに,非常に詳細な異常マップを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In medical applications, weakly supervised anomaly detection methods are of great interest, as only image-level annotations are required for training. Current anomaly detection methods mainly rely on generative adversarial networks or autoencoder models. Those models are often complicated to train or have difficulties to preserve fine details in the image. We present a novel weakly supervised anomaly detection method based on denoising diffusion implicit models. We combine the deterministic iterative noising and denoising scheme with classifier guidance for image-to-image translation between diseased and healthy subjects. Our method generates very detailed anomaly maps without the need for a complex training procedure. We evaluate our method on the BRATS2020 dataset for brain tumor detection and the CheXpert dataset for detecting pleural effusions.
• Abstract（参考訳）: 医学的応用においては、画像レベルのアノテーションのみを必要とするため、弱い教師付き異常検出法が重要である。 現在の異常検出法は、主に生成的逆ネットワークまたはオートエンコーダモデルに依存している。 これらのモデルは、しばしば訓練に複雑で、画像の細かい詳細を保存できない。 本稿では,分散拡散暗黙モデルに基づく新しい弱教師付き異常検出法を提案する。 我々は, 決定論的反復的雑音化手法と, イメージ・ツー・イメージ翻訳のための分類法を併用した。 本手法は複雑な訓練手順を必要とせず,非常に詳細な異常マップを生成する。 脳腫瘍検出のためのbrats2020データセットと胸水検出のためのchexpertデータセットの評価を行った。

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