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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14696v3
• Date: Sat, 6 Jul 2024 23:33:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 05:42:28.629246
• Title: Dissolving Is Amplifying: Towards Fine-Grained Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 微粒な異常検出を目指す解法
• Authors: Jian Shi, Pengyi Zhang, Ni Zhang, Hakim Ghazzai, Peter Wonka,
• Abstract要約: DIAは医療画像の微細な異常検出フレームワークである。 生成拡散モデルを用いて拡散を専用特徴認識デノイザとして利用する。 第2に、医用画像の意味的に意味のある表現を学習するために、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導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.03629006199897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical imaging often contains critical fine-grained features, such as tumors or hemorrhages, crucial for diagnosis yet potentially too subtle for detection with conventional methods. In this paper, we introduce \textit{DIA}, dissolving is amplifying. DIA is a fine-grained anomaly detection framework for medical images. First, we introduce \textit{dissolving transformations}. We employ diffusion with a generative diffusion model as a dedicated feature-aware denoiser. Applying diffusion to medical images in a certain manner can remove or diminish fine-grained discriminative features. 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, with a focus on fine-grained features. The amplifying framework contrasts additional pairs of images with and without dissolving transformations applied and thereby emphasizes the dissolved fine-grained features. 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）: 医用画像は、しばしば腫瘍や出血などの重要な微細な特徴を含んでおり、診断には重要であるが、従来の方法では検出するには微妙すぎる可能性がある。 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。 まず textit{dissolving transformations {\displaystyle \textit{dissolving transformations} を紹介する。 生成拡散モデルを用いて拡散を専用特徴認識デノイザとして利用する。 特定の方法で医用画像に拡散させることは、きめ細かい識別的特徴を除去または除去することができる。 第2に,医用画像の意味的に意味のある表現を自己監督的に学習するために,対照的な学習に基づく‘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の対を対比し、溶解した微細な特徴を強調する。 DIAは、AUCがベースライン法に対して約18.40 %向上し、医療異常検出性能を大幅に改善し、他のベンチマーク法に対して全体的なSOTAを達成する。 私たちのコードは \url{https://github.com/shijianjian/DIA.git} で利用可能です。

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