論文の概要: Localized adversarial artifacts for compressed sensing MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05289v1
- Date: Fri, 10 Jun 2022 15:20:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 14:59:50.351389
- Title: Localized adversarial artifacts for compressed sensing MRI
- Title（参考訳）: 圧縮センシングMRIにおける局所的対向アーティファクト
- Authors: Rima Alaifari, Giovanni S. Alberti, Tandri Gauksson
- Abstract要約: 近年の研究では、全変動(TV)最小化と比較して、深いニューラルネットワークは、$ell2$-reconstructionエラーの観点から、対向ノイズと同じような堅牢性を示すことが示されている。
我々は、$ellinfty$-normを使用して、ロバストネスの異なる概念を検討し、ローカライズされた再構築アーティファクトは$ell2$-errorよりも関連する欠陥であると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.580765958706854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As interest in deep neural networks (DNNs) for image reconstruction tasks
grows, their reliability has been called into question (Antun et al., 2020;
Gottschling et al., 2020). However, recent work has shown that compared to
total variation (TV) minimization, they show similar robustness to adversarial
noise in terms of $\ell^2$-reconstruction error (Genzel et al., 2022). We
consider a different notion of robustness, using the $\ell^\infty$-norm, and
argue that localized reconstruction artifacts are a more relevant defect than
the $\ell^2$-error. We create adversarial perturbations to undersampled MRI
measurements which induce severe localized artifacts in the TV-regularized
reconstruction. The same attack method is not as effective against DNN based
reconstruction. Finally, we show that this phenomenon is inherent to
reconstruction methods for which exact recovery can be guaranteed, as with
compressed sensing reconstructions with $\ell^1$- or TV-minimization.
- Abstract（参考訳）: 画像再構成タスクに対するディープニューラルネットワーク(DNN)への関心が高まっているため、その信頼性は疑問視されている(Antun et al., 2020; Gottschling et al., 2020)。
しかし、近年の研究では、全変動(TV)の最小化と比較して、$\ell^2$-reconstruction error(Genzel et al., 2022)の点で、対向雑音と同じような頑健さを示すことが示されている。
我々は、$\ell^\infty$-normを用いて、ロバストネスの異なる概念を考え、ローカライズされた再構築アーティファクトは$\ell^2$-errorよりも関連する欠陥であると主張している。
我々は,テレビレギュラー化された再建において,高度に局所化されたアーティファクトを誘発するMRI測定をアンサンプした逆方向の摂動を生成する。
同じ攻撃方法はDNNベースの再構築には有効ではない。
最後に, この現象は, $\ell^1$- または tv-minimization を用いた圧縮センシング再構成と同様に, 正確な回復を保証できる再構成法に固有のものであることを示す。
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