Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Diffusion Models

論文の概要: Fast Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03461v1
Date: Tue, 7 Jun 2022 17:30:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-08 17:39:20.427443
Title: Fast Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Diffusion Models
Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた高速無監督脳異常検出とセグメンテーション
Authors: Walter H. L. Pinaya, Mark S. Graham, Robert Gray, Pedro F Da Costa, Petru-Daniel Tudosiu, Paul Wright, Yee H. Mah, Andrew D. MacKinnon, James T. Teo, Rolf Jager, David Werring, Geraint Rees, Parashkev Nachev, Sebastien Ourselin, M. Jorge Cardoso
Abstract要約: 脳画像における異常検出とセグメント分割のための拡散モデルに基づく手法を提案する。拡散モデルは,2次元CTおよびMRIデータを用いた一連の実験において,自己回帰的アプローチと比較して競争性能が向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6352599467675781
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep generative models have emerged as promising tools for detecting arbitrary anomalies in data, dispensing with the necessity for manual labelling. Recently, autoregressive transformers have achieved state-of-the-art performance for anomaly detection in medical imaging. Nonetheless, these models still have some intrinsic weaknesses, such as requiring images to be modelled as 1D sequences, the accumulation of errors during the sampling process, and the significant inference times associated with transformers. Denoising diffusion probabilistic models are a class of non-autoregressive generative models recently shown to produce excellent samples in computer vision (surpassing Generative Adversarial Networks), and to achieve log-likelihoods that are competitive with transformers while having fast inference times. Diffusion models can be applied to the latent representations learnt by autoencoders, making them easily scalable and great candidates for application to high dimensional data, such as medical images. Here, we propose a method based on diffusion models to detect and segment anomalies in brain imaging. By training the models on healthy data and then exploring its diffusion and reverse steps across its Markov chain, we can identify anomalous areas in the latent space and hence identify anomalies in the pixel space. Our diffusion models achieve competitive performance compared with autoregressive approaches across a series of experiments with 2D CT and MRI data involving synthetic and real pathological lesions with much reduced inference times, making their usage clinically viable.
Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは、データ中の任意の異常を検出するための有望なツールとして登場し、手動ラベリングを必要としない。近年, オートレグレッシブトランスフォーマは, 医用画像における異常検出のための最先端の性能を達成している。それでもこれらのモデルには、イメージを1Dシーケンスとしてモデル化すること、サンプリングプロセス中のエラーの蓄積、トランスフォーマーに関連する重要な推論時間など、固有の弱点がある。拡散確率モデル(英: Denoising diffusion probabilistic model)は、コンピュータビジョンにおいて優れたサンプルを生成するために最近示された非自己回帰生成モデルのクラスであり、高速な推論時間を持ちながらトランスフォーマーと競合するログライクな動作を実現する。拡散モデルはオートエンコーダによって学習される潜在表現に適用でき、簡単にスケーラブルで、医用画像などの高次元データに適用できる優れた候補となる。本稿では,脳画像中の異常を検出する拡散モデルに基づく手法を提案する。モデルを健全なデータでトレーニングし、マルコフ連鎖の拡散と逆ステップを探索することにより、潜在空間の異常領域を特定し、ピクセル空間の異常領域を特定することができる。拡散モデルと2dctおよびmriデータを用いた一連の実験で比較した自己回帰的アプローチは, 推定時間を大幅に短縮し, 臨床的に有用であった。

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