論文の概要: Improving Robustness and Reliability in Medical Image Classification with Latent-Guided Diffusion and Nested-Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15952v5
• Date: Sun, 29 Jun 2025 17:46:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.289983
• Title: Improving Robustness and Reliability in Medical Image Classification with Latent-Guided Diffusion and Nested-Ensembles
• Title（参考訳）: ラテントガイド拡散とネストアンサンブルを用いた医用画像分類におけるロバストさと信頼性の向上
• Authors: Xing Shen, Hengguan Huang, Brennan Nichyporuk, Tal Arbel,
• Abstract要約: 一度展開すると、医用画像解析法は予期せぬ画像の破損やノイズの摂動に直面することが多い。 LaDiNEは、視覚変換器のロバスト性と拡散に基づく生成モデルを組み合わせた、新しいアンサンブル学習手法である。 結核胸部X線とメラノーマ皮膚がんデータセットの実験により、LaDiNEは幅広い最先端の方法と比較して優れた性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.249986624493547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Once deployed, medical image analysis methods are often faced with unexpected image corruptions and noise perturbations. These unknown covariate shifts present significant challenges to deep learning based methods trained on "clean" images. This often results in unreliable predictions and poorly calibrated confidence, hence hindering clinical applicability. While recent methods have been developed to address specific issues such as confidence calibration or adversarial robustness, no single framework effectively tackles all these challenges simultaneously. To bridge this gap, we propose LaDiNE, a novel ensemble learning method combining the robustness of Vision Transformers with diffusion-based generative models for improved reliability in medical image classification. Specifically, transformer encoder blocks are used as hierarchical feature extractors that learn invariant features from images for each ensemble member, resulting in features that are robust to input perturbations. In addition, diffusion models are used as flexible density estimators to estimate member densities conditioned on the invariant features, leading to improved modeling of complex data distributions while retaining properly calibrated confidence. Extensive experiments on tuberculosis chest X-rays and melanoma skin cancer datasets demonstrate that LaDiNE achieves superior performance compared to a wide range of state-of-the-art methods by simultaneously improving prediction accuracy and confidence calibration under unseen noise, adversarial perturbations, and resolution degradation.
• Abstract（参考訳）: 一度展開すると、医用画像解析法は予期せぬ画像の破損やノイズの摂動に直面することが多い。 これらの未知の共変量シフトは、"クリーン"なイメージに基づいて訓練されたディープラーニングベースの手法に重大な課題をもたらす。 このことは、しばしば信頼性の低い予測と不適格な信頼性をもたらし、臨床応用を阻害する。 近年,信頼性校正や対人ロバスト性といった特定の問題に対処する手法が開発されているが,これらの課題を効果的に対処するフレームワークは存在しない。 このギャップを埋めるため,医用画像分類の信頼性を向上させるために,視覚変換器の堅牢性と拡散型生成モデルを組み合わせた新しいアンサンブル学習手法であるLaDiNEを提案する。 具体的には、トランスフォーマーエンコーダブロックを階層的特徴抽出器として使用し、各アンサンブルメンバーの画像から不変特徴を学習し、入力摂動に頑健な特徴を与える。 さらに, 拡散モデルを用いて, 不均一な特徴に規定された部材密度を推定し, 適正な正当性を維持しつつ, 複雑なデータ分布のモデル化を改善する。 結核胸部X線およびメラノーマ皮膚がんデータセットの広範囲にわたる実験により、LaDiNEは予測精度と信頼度校正を同時に改善し、幅広い最先端手法と比較して優れた性能を発揮することが示された。

関連論文リスト

• Lightweight Relational Embedding in Task-Interpolated Few-Shot Networks for Enhanced Gastrointestinal Disease Classification [0.0]
  大腸癌の検出は、患者の生存率を高めるために重要である。 大腸内視鏡は、適切な高品質の内視鏡画像を取得することに依存する。 Few-Shot Learning アーキテクチャにより、我々のモデルは、目に見えないきめ細かな内視鏡画像パターンに迅速に適応できる。 精度は90.1%,精度は0.845,リコールは0.942,F1スコアは0.891であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T16:54:51Z)
• Trustworthy image-to-image translation: evaluating uncertainty calibration in unpaired training scenarios [0.0]
  マンモグラフィスクリーニングは乳がんの検出に有効な方法であり、早期診断を容易にする。 ディープニューラルネットワークはいくつかの研究で有効であることが示されているが、その傾向は一般化と誤診のリスクをかなり残している。 汎用性を向上させるために、未ペア型ニューラルスタイル転送モデルに基づくデータ拡張スキームが提案されている。 3つのオープンアクセスマンモグラフィーデータセットと1つの非医療画像データセットから解析した画像パッチを用いて、それらの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T11:09:50Z)
• Understanding and Improving Training-Free AI-Generated Image Detections with Vision Foundation Models [68.90917438865078]
  顔合成と編集のためのディープフェイク技術は、生成モデルに重大なリスクをもたらす。 本稿では,モデルバックボーン,タイプ,データセット間で検出性能がどう変化するかを検討する。 本稿では、顔画像のパフォーマンスを向上させるContrastive Blurと、ノイズタイプのバイアスに対処し、ドメイン間のパフォーマンスのバランスをとるMINDERを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T13:04:45Z)
• Confidence-aware Denoised Fine-tuning of Off-the-shelf Models for Certified Robustness [56.2479170374811]
  我々はFT-CADIS(Fun Fine-Tuning with Confidence-Aware Denoized Image Selection)を紹介する。 FT-CADISは、既成の分類器の信頼性が、視覚的平滑化中の幻覚像を効果的に識別できるという観察に着想を得たものである。 様々なベンチマークにおいて、すべての$ell$-adversary半径にわたる偏微分平滑化法のうち、最先端の証明されたロバスト性を確立している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T09:13:20Z)
• Evidential time-to-event prediction with calibrated uncertainty quantification [12.446406577462069]
  Time-to-event分析は、臨床予後と治療勧告に関する洞察を提供する。 本稿では,時間とイベントの予測に特化して設計された明らかな回帰モデルを提案する。 我々のモデルは正確かつ信頼性の高い性能を提供し、最先端の手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T15:06:04Z)
• Multiscale Latent Diffusion Model for Enhanced Feature Extraction from Medical Images [5.395912799904941]
  CTスキャナーモデルと取得プロトコルのバリエーションは、抽出した放射能特性に有意な変動をもたらす。 LTDiff++は医療画像の特徴抽出を強化するために設計されたマルチスケール潜在拡散モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T02:13:57Z)
• Predictive uncertainty estimation in deep learning for lung carcinoma classification in digital pathology under real dataset shifts [2.309018557701645]
  本稿では,予測不確実性推定が深層学習に基づく診断意思決定システムに堅牢性をもたらすか否かを評価する。 まず, モンテカルロの脱落, 深層アンサンブル, 肺腺癌分類の軽微な学習をスライド画像全体の一次疾患として, 予測不確実性を改善するための一般的な3つの方法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T21:49:43Z)
• StealthDiffusion: Towards Evading Diffusion Forensic Detection through Diffusion Model [62.25424831998405]
  StealthDiffusionは、AI生成した画像を高品質で受け入れがたい敵の例に修正するフレームワークである。 ホワイトボックスとブラックボックスの設定の両方で有効であり、AI生成した画像を高品質な敵の偽造に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T01:22:29Z)
• SepsisLab: Early Sepsis Prediction with Uncertainty Quantification and Active Sensing [67.8991481023825]
  セプシスは米国での院内死亡の主な原因である。 既存の予測モデルは通常、情報不足の少ない高品質なデータで訓練される。 限られた観察により信頼性の低い高リスク患者に対して,ロバストな能動センシングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T04:47:36Z)
• Confidence-aware multi-modality learning for eye disease screening [58.861421804458395]
  眼疾患スクリーニングのための新しい多モード顕在核融合パイプラインを提案する。 モダリティごとに信頼度を測り、マルチモダリティ情報をエレガントに統合する。 パブリックデータセットと内部データセットの両方の実験結果は、我々のモデルが堅牢性に優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T13:27:30Z)
• Assessing Uncertainty Estimation Methods for 3D Image Segmentation under Distribution Shifts [0.36832029288386137]
  本稿では, 分布シフトしたサンプルを検出するために, 最先端ベイズ法と非ベイズ法を併用する可能性について検討する。 後部分布における一様あるいは多様の局面を捉えるために, 3つの異なる不確実性推定法を比較した。 その結果, 後方分布におけるマルチモーダル特性に対処できる手法により, より信頼性の高い不確実性推定が可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T12:23:08Z)
• Inadequacy of common stochastic neural networks for reliable clinical decision support [0.4262974002462632]
  医療意思決定におけるAIの普及は、倫理的および安全性に関する懸念から、いまだに妨げられている。 しかし、一般的なディープラーニングアプローチは、データシフトによる過信傾向にある。 本研究は臨床応用における信頼性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T18:49:30Z)
• Towards Reliable Medical Image Segmentation by utilizing Evidential Calibrated Uncertainty [52.03490691733464]
  本稿では,医療画像セグメンテーションネットワークにシームレスに統合可能な,実装が容易な基礎モデルであるDEviSを紹介する。 主観的論理理論を利用して、医用画像分割の問題に対する確率と不確実性を明示的にモデル化する。 DeviSには不確実性を考慮したフィルタリングモジュールが組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T05:02:46Z)
• Improving Trustworthiness of AI Disease Severity Rating in Medical Imaging with Ordinal Conformal Prediction Sets [0.7734726150561088]
  統計的に厳密な不確実性定量化の欠如は、AI結果の信頼を損なう重要な要因である。 分布自由不確実性定量化の最近の進歩は、これらの問題に対する実用的な解決策である。 本稿では, 正しい狭窄の重症度を含むことが保証される順序予測セットを形成する手法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T18:01:20Z)
• Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability [82.29775890542967]
  治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。 ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。 我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z)
• Robustness via Uncertainty-aware Cycle Consistency [44.34422859532988]
  非ペア画像-画像間の変換とは、対応する画像対を使わずに画像間マッピングを学習することを指す。 既存の手法は、外乱や予測の不確実性にロバスト性を明示的にモデル化することなく決定論的マッピングを学習する。 不確実性を考慮した一般化適応サイクル一貫性(UGAC)に基づく新しい確率的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T15:33:21Z)
• Uncertainty-aware Generalized Adaptive CycleGAN [44.34422859532988]
  unpaired image-to-image translationは、教師なしの方法で画像ドメイン間のマッピングを学ぶことを指す。 既存の手法はしばしば、外れ値への堅牢性や予測不確実性を明示的にモデル化せずに決定論的マッピングを学習する。 Uncertainty-aware Generalized Adaptive Cycle Consistency (UGAC) という新しい確率論的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T15:22:35Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)
• Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
  磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。 本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。 本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T14:02:09Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)
• Hemogram Data as a Tool for Decision-making in COVID-19 Management: Applications to Resource Scarcity Scenarios [62.997667081978825]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中の緊急対応システムに挑戦している。 本研究は, 症状患者の血液検査データから得られた機械学習モデルについて述べる。 提案されたモデルでは、新型コロナウイルスqRT-PCRの結果を、高い精度、感度、特異性で症状のある個人に予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-10T01:45:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。