論文の概要: Interpretable Anomaly Detection in Echocardiograms with Dynamic
Variational Trajectory Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15316v1
- Date: Thu, 30 Jun 2022 14:42:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-01 20:27:06.544692
- Title: Interpretable Anomaly Detection in Echocardiograms with Dynamic
Variational Trajectory Models
- Title(参考訳): 動的変動軌跡モデルを用いた心エコー図の解釈異常検出
- Authors: Alain Ryser, Laura Manduchi, Fabian Laumer, Holger Michel, Sven
Wellmann, Julia E. Vogt
- Abstract要約: 心エコービデオの新しい異常検出法を提案する。
心拍周期の周期的特性を利用して変動潜在軌道モデル(TVAE)の異なる変種を学習する。
これは、Ebstein's AnomalyやShonecomplexのような重度の先天性心不全を確実に識別する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.090411097156187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel anomaly detection method for echocardiogram videos. The
introduced method takes advantage of the periodic nature of the heart cycle to
learn different variants of a variational latent trajectory model (TVAE). The
models are trained on the healthy samples of an in-house dataset of infant
echocardiogram videos consisting of multiple chamber views to learn a normative
prior of the healthy population. During inference, maximum a posteriori (MAP)
based anomaly detection is performed to detect out-of-distribution samples in
our dataset. The proposed method reliably identifies severe congenital heart
defects, such as Ebstein's Anomaly or Shonecomplex. Moreover, it achieves
superior performance over MAP-based anomaly detection with standard variational
autoencoders on the task of detecting pulmonary hypertension and right
ventricular dilation. Finally, we demonstrate that the proposed method provides
interpretable explanations of its output through heatmaps which highlight the
regions corresponding to anomalous heart structures.
- Abstract(参考訳): 心エコービデオの新しい異常検出法を提案する。
導入された方法は、心周期の周期的性質を利用して、変分潜在軌道モデル(vbe)の異なる変種を学習する。
モデルは、健康な人口の規範を学ぶために、複数のチャンバービューからなる幼児心エコービデオの社内データセットの健全なサンプルに基づいて訓練される。
推定の際には,データセット内の分布外サンプルを検出するために,MAPに基づく最大異常検出を行う。
提案手法は、Ebstein's Anomaly やShonecomplex などの重症先天性心疾患を確実に同定する。
さらに,肺高血圧症や右室拡張症を検出する作業において,標準変分オートエンコーダを用いたMAPベースの異常検出よりも優れた性能を発揮する。
最後に,本手法は異常心構造に対応する領域を強調するヒートマップを用いて,その出力の解釈可能な説明を提供することを示す。
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