Fugu-MT 論文翻訳(概要): AnoDODE: Anomaly Detection with Diffusion ODE

論文の概要: AnoDODE: Anomaly Detection with Diffusion ODE

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06420v1
Date: Tue, 10 Oct 2023 08:44:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-11 18:12:13.739146
Title: AnoDODE: Anomaly Detection with Diffusion ODE
Title（参考訳）: AnoDODE:拡散ODEによる異常検出
Authors: Xianyao Hu and Congming Jin
Abstract要約: 異常検出は、データセットの大部分から著しく逸脱する非定型的なデータサンプルを特定するプロセスである。医用画像から抽出した特徴量の密度を推定し,拡散モードに基づく新しい異常検出手法を提案する。提案手法は異常を識別するだけでなく,画像レベルと画素レベルでの解釈性も提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Anomaly detection is the process of identifying atypical data samples that significantly deviate from the majority of the dataset. In the realm of clinical screening and diagnosis, detecting abnormalities in medical images holds great importance. Typically, clinical practice provides access to a vast collection of normal images, while abnormal images are relatively scarce. We hypothesize that abnormal images and their associated features tend to manifest in low-density regions of the data distribution. Following this assumption, we turn to diffusion ODEs for unsupervised anomaly detection, given their tractability and superior performance in density estimation tasks. More precisely, we propose a new anomaly detection method based on diffusion ODEs by estimating the density of features extracted from multi-scale medical images. Our anomaly scoring mechanism depends on computing the negative log-likelihood of features extracted from medical images at different scales, quantified in bits per dimension. Furthermore, we propose a reconstruction-based anomaly localization suitable for our method. Our proposed method not only identifie anomalies but also provides interpretability at both the image and pixel levels. Through experiments on the BraTS2021 medical dataset, our proposed method outperforms existing methods. These results confirm the effectiveness and robustness of our method.
Abstract（参考訳）: 異常検出は、データセットの大部分から著しく逸脱する非定型データサンプルを特定するプロセスである。臨床検診・診断の分野では,医療画像の異常を検出することが重要である。通常、臨床実践は大量の正常な画像へのアクセスを提供するが、異常な画像は比較的少ない。我々は異常画像とその関連特徴がデータ分布の低密度領域に現れる傾向があることを仮定する。この仮定に従うと、密度推定タスクのトラクタビリティと優れた性能を考慮し、教師なし異常検出のための拡散ODEに目を向ける。さらに,多次元医用画像から抽出した特徴量の密度を推定し,拡散odeに基づく新しい異常検出法を提案する。我々の異常スコアリング機構は,医療画像から抽出された特徴の負のログ類似度を,次元ごとに定量化することにより計算する。さらに,本手法に適した再構成型異常局在法を提案する。提案手法は異常を識別するだけでなく,画像レベルと画素レベルでの解釈性も提供する。 BraTS2021医療データセットの実験を通じて,提案手法は既存手法よりも優れていた。これらの結果から,本手法の有効性と頑健性を確認した。

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