論文の概要: MAEDiff: Masked Autoencoder-enhanced Diffusion Models for Unsupervised
Anomaly Detection in Brain Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10561v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 08:54:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 16:34:36.489908
- Title: MAEDiff: Masked Autoencoder-enhanced Diffusion Models for Unsupervised
Anomaly Detection in Brain Images
- Title(参考訳): maediff:spected autoencoder-enhanced diffusion modelによる脳画像の非教師なし異常検出
- Authors: Rui Xu, Yunke Wang, Bo Du
- Abstract要約: 脳画像における教師なし異常検出のためのMasked Autoencoder-enhanced Diffusion Model (MAEDiff)を提案する。
MAEDiffは、階層的なパッチ分割を含む。上層パッチを重畳して健全なイメージを生成し、サブレベルパッチで動作するマスク付きオートエンコーダに基づくメカニズムを実装し、未通知領域の状態を高める。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.89943932086941
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised anomaly detection has gained significant attention in the field
of medical imaging due to its capability of relieving the costly pixel-level
annotation. To achieve this, modern approaches usually utilize generative
models to produce healthy references of the diseased images and then identify
the abnormalities by comparing the healthy references and the original diseased
images. Recently, diffusion models have exhibited promising potential for
unsupervised anomaly detection in medical images for their good mode coverage
and high sample quality. However, the intrinsic characteristics of the medical
images, e.g. the low contrast, and the intricate anatomical structure of the
human body make the reconstruction challenging. Besides, the global information
of medical images often remain underutilized. To address these two issues, we
propose a novel Masked Autoencoder-enhanced Diffusion Model (MAEDiff) for
unsupervised anomaly detection in brain images. The MAEDiff involves a
hierarchical patch partition. It generates healthy images by overlapping
upper-level patches and implements a mechanism based on the masked autoencoders
operating on the sub-level patches to enhance the condition on the unnoised
regions. Extensive experiments on data of tumors and multiple sclerosis lesions
demonstrate the effectiveness of our method.
- Abstract(参考訳): 医用画像の分野では,コストの高いピクセルレベルのアノテーションを緩和できるため,教師なしの異常検出が注目されている。
これを達成するために、現代のアプローチでは、通常、生成モデルを使用して、病気の画像の健全な参照を生成し、健康な参照と元の病気画像を比較して異常を識別する。
近年、拡散モデルでは、良好なモードカバレッジと高いサンプル品質のために、医用画像における教師なし異常検出に有望な可能性が示されている。
しかし, 医用画像の特徴, 低コントラスト, 複雑な人体解剖学的構造は, 再構成を困難にしている。
さらに、医療画像のグローバルな情報は、しばしば未利用のままである。
これら2つの問題に対処するため,脳画像における教師なし異常検出のためのMasked Autoencoder-enhanced Diffusion Model (MAEDiff)を提案する。
MAEDiffは階層的なパッチパーティションを含む。
上層パッチを重畳して健全な画像を生成し、サブレベルパッチで動作するマスク付きオートエンコーダに基づく機構を実装し、未通知領域の条件を強化する。
腫瘍および多発性硬化症病変のデータに関する広範な実験により,本法の有効性が示された。
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