論文の概要: BMAD: Benchmarks for Medical Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11876v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 18:33:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 18:58:27.914682
• Title: BMAD: Benchmarks for Medical Anomaly Detection
• Title（参考訳）: BMAD: 医学的異常検出のためのベンチマーク
• Authors: Jinan Bao, Hanshi Sun, Hanqiu Deng, Yinsheng He, Zhaoxiang Zhang, Xingyu Li
• Abstract要約: 異常検出(AD)は、機械学習とコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。 医用画像では、ADはまれな疾患や病態を示す可能性のある異常の検出と診断に特に重要である。 医用画像の異常検出方法を評価するための総合評価ベンチマークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.77103247943845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection (AD) is a fundamental research problem in machine learning and computer vision, with practical applications in industrial inspection, video surveillance, and medical diagnosis. In medical imaging, AD is especially vital for detecting and diagnosing anomalies that may indicate rare diseases or conditions. However, there is a lack of a universal and fair benchmark for evaluating AD methods on medical images, which hinders the development of more generalized and robust AD methods in this specific domain. To bridge this gap, we introduce a comprehensive evaluation benchmark for assessing anomaly detection methods on medical images. This benchmark encompasses six reorganized datasets from five medical domains (i.e. brain MRI, liver CT, retinal OCT, chest X-ray, and digital histopathology) and three key evaluation metrics, and includes a total of fourteen state-of-the-art AD algorithms. This standardized and well-curated medical benchmark with the well-structured codebase enables comprehensive comparisons among recently proposed anomaly detection methods. It will facilitate the community to conduct a fair comparison and advance the field of AD on medical imaging. More information on BMAD is available in our GitHub repository: https://github.com/DorisBao/BMAD
• Abstract（参考訳）: 異常検出(AD)は、機械学習とコンピュータビジョンの基本的な研究課題であり、産業検査、ビデオ監視、医療診断に実用化されている。 医用画像では、ADはまれな疾患や病態を示す可能性のある異常の検出と診断に特に重要である。 しかし、医療画像上でADメソッドを評価するための普遍的で公平なベンチマークが欠如しており、この特定の領域におけるより一般化された、堅牢なADメソッドの開発を妨げる。 このギャップを埋めるために,医療画像における異常検出手法を評価するための総合評価ベンチマークを提案する。 このベンチマークは、5つの医学領域(脳MRI、肝CT、網膜OCT、胸部X線、デジタル病理学)から6つの再構成データセットと3つの重要な評価指標を含み、合計14の最先端ADアルゴリズムを含んでいる。 本ベンチマークは,最近提案された異常検出手法の総合的な比較を可能にする。 これは、コミュニティが公正な比較を行い、医療画像のAD分野を前進させることを促す。 BMADの詳細はGitHubリポジトリで確認できます。

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