論文の概要: Efficient Out-of-Distribution Detection of Melanoma with Wavelet-based Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04639v2
• Date: Wed, 10 Aug 2022 12:43:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-11 10:46:55.646333
• Title: Efficient Out-of-Distribution Detection of Melanoma with Wavelet-based Normalizing Flows
• Title（参考訳）: ウェーブレットに基づく正規化流を伴う黒色腫の効率的な分布外検出
• Authors: M.M. Amaan Valiuddin, Christiaan G.A. Viviers, Ruud J.G. van Sloun, Peter H.N. de With and Fons van der Sommen
• Abstract要約: メラノーマは皮膚がんの重篤な形態であり、後期の死亡率が高い。 データセットは非常に不均衡であり、最先端の教師付きAIモデルのトレーニングを複雑にします。 本稿では, 生成モデルを用いて良性データ分布を学習し, 密度推定による悪性画像の検出を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.335623464185105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Melanoma is a serious form of skin cancer with high mortality rate at later stages. Fortunately, when detected early, the prognosis of melanoma is promising and malignant melanoma incidence rates are relatively low. As a result, datasets are heavily imbalanced which complicates training current state-of-the-art supervised classification AI models. We propose to use generative models to learn the benign data distribution and detect Out-of-Distribution (OOD) malignant images through density estimation. Normalizing Flows (NFs) are ideal candidates for OOD detection due to their ability to compute exact likelihoods. Nevertheless, their inductive biases towards apparent graphical features rather than semantic context hamper accurate OOD detection. In this work, we aim at using these biases with domain-level knowledge of melanoma, to improve likelihood-based OOD detection of malignant images. Our encouraging results demonstrate potential for OOD detection of melanoma using NFs. We achieve a 9% increase in Area Under Curve of the Receiver Operating Characteristics by using wavelet-based NFs. This model requires significantly less parameters for inference making it more applicable on edge devices. The proposed methodology can aid medical experts with diagnosis of skin-cancer patients and continuously increase survival rates. Furthermore, this research paves the way for other areas in oncology with similar data imbalance issues.
• Abstract（参考訳）: メラノーマは皮膚がんの重篤な形態であり、後期に死亡率が高い。 早期発見時には悪性黒色腫の予後が良好であり,悪性黒色腫の発生率も比較的低い。 その結果、データセットは極めて不均衡であり、最先端の教師付きAIモデルのトレーニングが複雑になる。 本稿では, 生成モデルを用いて良性データ分布を学習し, 密度推定による悪性画像の検出を提案する。 正規化フロー(英: normalizing flow, nfs)は、正確な可能性を計算する能力があるため、ood検出の理想的な候補である。 それでも、意味的文脈よりも視覚的特徴に対する帰納的バイアスは、正確なOOD検出を妨げる。 本研究ではメラノーマの領域レベルの知識を用いてこれらのバイアスを用いて悪性画像のOOD検出の可能性を改善することを目的とする。 NFsを用いた悪性黒色腫のOOD検出の可能性を示した。 我々はwaveletベースのnfsを用いて受信機動作特性の曲線下領域を9%増加させる。 このモデルは、エッジデバイスにもっと適用できるように、推論のパラメータを著しく少なくする。 提案手法は,皮膚がん患者の診断に役立ち,生存率を継続的に向上させる。 さらに本研究は、同様のデータ不均衡問題を持つ腫瘍学の他の分野への道を開くものである。

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