論文の概要: SepVAE: a contrastive VAE to separate pathological patterns from healthy ones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06206v2
• Date: Mon, 8 Apr 2024 14:26:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 05:07:30.538892
• Title: SepVAE: a contrastive VAE to separate pathological patterns from healthy ones
• Title（参考訳）: SepVAE : 健康なものから病理パターンを分離するための対照的なVAE
• Authors: Robin Louiset, Edouard Duchesnay, Antoine Grigis, Benoit Dufumier, Pietro Gori,
• Abstract要約: コントラスト分析VAE(Contrastive Analysis VAE)は、背景データセット(BG)と対象データセット(TG)の共通要因を分離することを目的とした変分自動エンコーダ(VAE)のファミリーである。 3つの医療応用と自然画像データセット(CelebA)における従来のCA-VAEs法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.619659560375341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Contrastive Analysis VAE (CA-VAEs) is a family of Variational auto-encoders (VAEs) that aims at separating the common factors of variation between a background dataset (BG) (i.e., healthy subjects) and a target dataset (TG) (i.e., patients) from the ones that only exist in the target dataset. To do so, these methods separate the latent space into a set of salient features (i.e., proper to the target dataset) and a set of common features (i.e., exist in both datasets). Currently, all models fail to prevent the sharing of information between latent spaces effectively and to capture all salient factors of variation. To this end, we introduce two crucial regularization losses: a disentangling term between common and salient representations and a classification term between background and target samples in the salient space. We show a better performance than previous CA-VAEs methods on three medical applications and a natural images dataset (CelebA). Code and datasets are available on GitHub https://github.com/neurospin-projects/2023_rlouiset_sepvae.
• Abstract（参考訳）: コントラスト分析VAE(Contrastive Analysis VAE)は、背景データセット(BG)と対象データセット(TG)を、対象データセットにのみ存在するものから分離することを目的とした変分自動エンコーダ(VAE)のファミリーである。 そのために、これらのメソッドは、潜在空間を一連の有能な特徴(すなわち、ターゲットデータセットに適切な)と共通の特徴(すなわち、両方のデータセットに存在する)に分離する。 現在、全てのモデルは、潜伏空間間の情報の共有を効果的に防ぎ、変動のすべての健全な要因を捉えることに失敗している。 そこで本研究では,共通表現と有意表現の混同項と,有意空間の背景サンプルと対象サンプルの分類項の2つの重要な正則化損失を導入する。 3つの医療応用と自然画像データセット(CelebA)において,従来のCA-VAEs法よりも優れた性能を示す。 コードとデータセットはGitHub https://github.com/neurospin-projects/2023_rlouiset_sepvaeで公開されている。

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