論文の概要: Evaluation of pseudo-healthy image reconstruction for anomaly detection with deep generative models: Application to brain FDG PET

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16363v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 18:02:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 13:39:28.789182
• Title: Evaluation of pseudo-healthy image reconstruction for anomaly detection with deep generative models: Application to brain FDG PET
• Title（参考訳）: 深部生成モデルを用いた異常検出のための疑似健康画像再構成の評価:脳内FDG PETへの応用
• Authors: Ravi Hassanaly, Camille Brianceau, Ma\"elys Solal, Olivier Colliot, Ninon Burgos
• Abstract要約: 本研究では,現実的な異常画像のシミュレーションに基づく評価手法を提案する。 この枠組みを畳み込み変分オートエンコーダを用いた3次元脳FDG PETの再構成に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5250480324981406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past years, pseudo-healthy reconstruction for unsupervised anomaly detection has gained in popularity. This approach has the great advantage of not requiring tedious pixel-wise data annotation and offers possibility to generalize to any kind of anomalies, including that corresponding to rare diseases. By training a deep generative model with only images from healthy subjects, the model will learn to reconstruct pseudo-healthy images. This pseudo-healthy reconstruction is then compared to the input to detect and localize anomalies. The evaluation of such methods often relies on a ground truth lesion mask that is available for test data, which may not exist depending on the application. We propose an evaluation procedure based on the simulation of realistic abnormal images to validate pseudo-healthy reconstruction methods when no ground truth is available. This allows us to extensively test generative models on different kinds of anomalies and measuring their performance using the pair of normal and abnormal images corresponding to the same subject. It can be used as a preliminary automatic step to validate the capacity of a generative model to reconstruct pseudo-healthy images, before a more advanced validation step that would require clinician's expertise. We apply this framework to the reconstruction of 3D brain FDG PET using a convolutional variational autoencoder with the aim to detect as early as possible the neurodegeneration markers that are specific to dementia such as Alzheimer's disease.
• Abstract（参考訳）: 近年,教師なし異常検出のための疑似健康再建が普及している。 このアプローチは、退屈なピクセル単位のデータアノテーションを必要としないという大きな利点があり、まれな疾患を含むあらゆる種類の異常を一般化する可能性がある。 健常者の画像のみを用いて深層生成モデルを訓練することにより、擬似健康画像の再構築を学習する。 この擬似健康再構築は、異常を検出して局所化する入力と比較される。 このような方法の評価は、テストデータで使用可能な基底真理病変マスクに依存することが多いが、アプリケーションによっては存在しない可能性がある。 そこで本研究では,現実的異常画像のシミュレーションに基づく評価手法を提案する。 これにより、異なる種類の異常に対して生成モデルを広範囲にテストし、同一対象に対応する正常画像と異常画像のペアを用いてそれらの性能を測定することができる。 これは、臨床医の専門知識を必要とするより高度な検証ステップの前に、擬似健康画像の再構築のための生成モデルの能力を検証するための予備的な自動ステップとして使用できる。 本稿では,アルツハイマー病などの認知症に特異的な神経変性マーカーをできるだけ早く検出するために,畳み込み変分オートエンコーダを用いた3次元脳FDG PETの再構成に適用する。

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