論文の概要: Review of Disentanglement Approaches for Medical Applications -- Towards Solving the Gordian Knot of Generative Models in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11132v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 17:06:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 14:11:43.510290
• Title: Review of Disentanglement Approaches for Medical Applications -- Towards Solving the Gordian Knot of Generative Models in Healthcare
• Title（参考訳）: 医療応用における絡み合いアプローチの展望 ---医療における生成モデルのゴルディアン結び目解決に向けて-
• Authors: Jana Fragemann, Lynton Ardizzone, Jan Egger, Jens Kleesiek
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)やVAE(VAE),フローベースモデルなど,一般的な生成モデルの概要を紹介する。 理論的枠組みを導入した後,最近の医学的応用の概要を述べ,医学的応用における解離アプローチの影響と重要性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5586630313792513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks are commonly used for medical purposes such as image generation, segmentation, or classification. Besides this, they are often criticized as black boxes as their decision process is often not human interpretable. Encouraging the latent representation of a generative model to be disentangled offers new perspectives of control and interpretability. Understanding the data generation process could help to create artificial medical data sets without violating patient privacy, synthesizing different data modalities, or discovering data generating characteristics. These characteristics might unravel novel relationships that can be related to genetic traits or patient outcomes. In this paper, we give a comprehensive overview of popular generative models, like Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), and Flow-based Models. Furthermore, we summarize the different notions of disentanglement, review approaches to disentangle latent space representations and metrics to evaluate the degree of disentanglement. After introducing the theoretical frameworks, we give an overview of recent medical applications and discuss the impact and importance of disentanglement approaches for medical applications.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは画像生成、セグメンテーション、分類などの医療目的に一般的に使用される。 このほか、意思決定プロセスは人間には解釈できないことが多いため、ブラックボックスとして批判されることが多い。 変換された生成モデルの潜在表現を拡大することは、制御と解釈可能性の新しい視点を提供する。 データ生成プロセスを理解することは、患者のプライバシーを侵害したり、異なるデータモダリティを合成したり、データ生成特性を発見することなく、人工的な医療データセットを作成するのに役立つ。 これらの特徴は、遺伝的特徴や患者の結果と関係のある新しい関係を解明するかもしれない。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks),VAE(variantal Autoencoders),フローベースモデルなど,一般的な生成モデルの概要を紹介する。 さらに, 乱れの異なる概念を要約し, 乱れの程度を評価するために, 潜在空間表現と指標とを区別するアプローチをレビューする。 理論的枠組みを導入した後,最近の医学的応用の概要を述べ,医学的応用における解離アプローチの影響と重要性について論じる。

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