論文の概要: Mask, Stitch, and Re-Sample: Enhancing Robustness and Generalizability
in Anomaly Detection through Automatic Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19643v1
- Date: Wed, 31 May 2023 08:21:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 17:49:26.874064
- Title: Mask, Stitch, and Re-Sample: Enhancing Robustness and Generalizability
in Anomaly Detection through Automatic Diffusion Models
- Title（参考訳）: Mask, Stitch, Re-Sample:自動拡散モデルによる異常検出におけるロバストさと一般化性の向上
- Authors: Cosmin I. Bercea and Michael Neumayr and Daniel Rueckert and Julia A.
Schnabel
- Abstract要約: 本稿では,拡散モデルのロバスト性を高める新しい手法であるAutoDDPMを提案する。
結合ノイズ分布再サンプリングにより、AutoDDPMは調和効果と塗装効果を達成する。
これはまた、現在の拡散モデルの限界に関する貴重な洞察と分析にも貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.540959938042352
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The introduction of diffusion models in anomaly detection has paved the way
for more effective and accurate image reconstruction in pathologies. However,
the current limitations in controlling noise granularity hinder diffusion
models' ability to generalize across diverse anomaly types and compromise the
restoration of healthy tissues. To overcome these challenges, we propose
AutoDDPM, a novel approach that enhances the robustness of diffusion models.
AutoDDPM utilizes diffusion models to generate initial likelihood maps of
potential anomalies and seamlessly integrates them with the original image.
Through joint noised distribution re-sampling, AutoDDPM achieves harmonization
and in-painting effects. Our study demonstrates the efficacy of AutoDDPM in
replacing anomalous regions while preserving healthy tissues, considerably
surpassing diffusion models' limitations. It also contributes valuable insights
and analysis on the limitations of current diffusion models, promoting robust
and interpretable anomaly detection in medical imaging - an essential aspect of
building autonomous clinical decision systems with higher interpretability.
- Abstract（参考訳）: 異常検出における拡散モデルの導入は、病理学におけるより効果的で正確な画像再構成の道を開いた。
しかし、ノイズ粒度制御の現在の制限は、拡散モデルが様々な異常タイプにまたがって一般化し、健全な組織の回復を損なう能力を妨げる。
これらの課題を克服するために,拡散モデルの堅牢性を高める新しいアプローチであるAutoDDPMを提案する。
AutoDDPMは拡散モデルを用いて潜在的な異常の最初の確率マップを生成し、それらを元の画像とシームレスに統合する。
ジョイントノイズ分布再サンプリングにより、AutoDDPMは調和と塗装効果を達成する。
本研究は, 拡散モデルの限界を大幅に超え, 健全な組織を保存しながら, 異常領域を置換するAutoDDPMの有効性を示す。
また、現在の拡散モデルの限界についての貴重な洞察と分析を提供し、医療画像における堅牢で解釈可能な異常検出を促進する。
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