論文の概要: Dual-Distribution Discrepancy for Anomaly Detection in Chest X-Rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03935v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 14:52:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 14:37:13.930146
• Title: Dual-Distribution Discrepancy for Anomaly Detection in Chest X-Rays
• Title（参考訳）: 胸部x線異常検出のためのdual-distribution discrepancy
• Authors: Yu Cai (1 and 2), Hao Chen (3), Xin Yang (2), Yu Zhou (2), Kwang-Ting Cheng (1 and 3) ((1) Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China, (2) School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, (3) Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China)
• Abstract要約: 本稿では, 正規画像とラベルなし画像の両方を利用した新しい手法であるDual-Distribution Disrepancy for Anomaly Detection (DDAD)を提案する。 3つのCXRデータセットの実験により、提案されたDDADが一貫した重要なゲインを達成し、最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chest X-ray (CXR) is the most typical radiological exam for diagnosis of various diseases. Due to the expensive and time-consuming annotations, detecting anomalies in CXRs in an unsupervised fashion is very promising. However, almost all of the existing methods consider anomaly detection as a One-Class Classification (OCC) problem. They model the distribution of only known normal images during training and identify the samples not conforming to normal profile as anomalies in the testing phase. A large number of unlabeled images containing anomalies are thus ignored in the training phase, although they are easy to obtain in clinical practice. In this paper, we propose a novel strategy, Dual-distribution Discrepancy for Anomaly Detection (DDAD), utilizing both known normal images and unlabeled images. The proposed method consists of two modules, denoted as A and B. During training, module A takes both known normal and unlabeled images as inputs, capturing anomalous features from unlabeled images in some way, while module B models the distribution of only known normal images. Subsequently, the inter-discrepancy between modules A and B, and intra-discrepancy inside module B are designed as anomaly scores to indicate anomalies. Experiments on three CXR datasets demonstrate that the proposed DDAD achieves consistent, significant gains and outperforms state-of-the-art methods. Code is available at https://github.com/caiyu6666/DDAD.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線 (CXR) は様々な疾患の診断において最も典型的な放射線検査である。 高価で時間を要するアノテーションのため、教師なしの方法でCXRの異常を検出することは非常に有望である。 しかし、既存の手法のほとんどは、異常検出を1クラス分類(OCC)問題と見なしている。 トレーニング中の既知の正常画像のみの分布をモデル化し、正常なプロファイルに適合しないサンプルをテストフェーズの異常として同定する。 これにより、臨床で容易に取得できるが、トレーニング段階では、異常を含む多数のラベルなし画像が無視される。 本稿では, 正規画像とラベルなし画像の両方を利用した新しい手法であるDual-Distribution Discrepancy for Anomaly Detection (DDAD)を提案する。 トレーニング中、モジュールAは既知の正規画像と未ラベル画像の両方を入力として、ラベルなし画像から何らかの方法で異常な特徴をキャプチャし、モジュールBは既知の正規画像のみの分布をモデル化する。 その後、モジュールAとB間の相違とモジュールB内の相違は異常を示す異常スコアとして設計される。 3つのCXRデータセットの実験により、提案されたDDADが一貫した重要なゲインを達成し、最先端の手法より優れていることが示された。 コードはhttps://github.com/caiyu6666/DDADで入手できる。

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