論文の概要: Dissolving Is Amplifying: Towards Fine-Grained Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14696v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 22:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 02:50:34.856808
• Title: Dissolving Is Amplifying: Towards Fine-Grained Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 溶解は増幅する:細粒度異常検出に向けて
• Authors: Jian Shi, Pengyi Zhang, Ni Zhang, Hakim Ghazzai, Peter Wonka
• Abstract要約: 生成拡散モデルは特徴を意識し、特定の方法で医療画像に適用することで、腫瘍や出血などの微細な識別特性を除去または低減することができる。 本稿では,医用画像の意味的に意味のある表現を自己指導的に学習するための,コントラスト学習に基づくテキスト増幅フレームワークを提案する。 DIAは、ベースライン法に対して約18.40%のAUCで医療異常検出性能を著しく改善し、他のベンチマーク法に対して全体的なSOTAを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.171309673071256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce \textit{DIA}, dissolving is amplifying. DIA is a fine-grained anomaly detection framework for medical images. We describe two novel components in the paper. First, we introduce \textit{dissolving transformations}. Our main observation is that generative diffusion models are feature-aware and applying them to medical images in a certain manner can remove or diminish fine-grained discriminative features such as tumors or hemorrhaging. Second, we introduce an \textit{amplifying framework} based on contrastive learning to learn a semantically meaningful representation of medical images in a self-supervised manner. The amplifying framework contrasts additional pairs of images with and without dissolving transformations applied and thereby boosts the learning of fine-grained feature representations. DIA significantly improves the medical anomaly detection performance with around 18.40\% AUC boost against the baseline method and achieves an overall SOTA against other benchmark methods. Our code is available at \url{https://github.com/shijianjian/DIA.git}
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 溶解が増幅される「textit{DIA}」を紹介する。 DIAは医療画像の微細な異常検出フレームワークである。 本論文では2つの新しい要素について述べる。 まず、 \textit{dissolving transformations} を導入する。 我々は,生成拡散モデルが特徴量認識であり,それを医用画像に適用することで,腫瘍や出血などの細粒度の識別的特徴を除去あるいは減少させることができることを主に観察した。 次に,医療画像の意味的に意味のある表現を自己教師ありで学習するために,コントラスト学習に基づく \textit{amplifying framework} を導入する。 増幅フレームワークは、適用された変換を解消することなく追加画像対を対比することにより、きめ細かい特徴表現の学習を促進する。 DIAは、AUCがベースライン法に対して約18.40倍の精度で医療異常検出性能を向上し、他のベンチマーク法に対して全体的なSOTAを達成する。 我々のコードは \url{https://github.com/shijianjian/DIA.git} で入手できる。

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