論文の概要: Statistical Test for Generated Hypotheses by Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11789v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 02:32:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-20 18:40:23.168589
• Title: Statistical Test for Generated Hypotheses by Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる発生仮説の統計的検証
• Authors: Teruyuki Katsuoka, Tomohiro Shiraishi, Daiki Miwa, Vo Nguyen Le Duy, Ichiro Takeuchi
• Abstract要約: 本稿では, 拡散モデルを用いた医用診断タスクについて検討し, その信頼性を定量的に評価するための統計的検査を提案する。 提案手法を用いて, 医用画像診断結果の統計的信頼性をp値の形で定量化し, 誤差率の制御による意思決定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.378672594642616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The enhanced performance of AI has accelerated its integration into scientific research. In particular, the use of generative AI to create scientific hypotheses is promising and is increasingly being applied across various fields. However, when employing AI-generated hypotheses for critical decisions, such as medical diagnoses, verifying their reliability is crucial. In this study, we consider a medical diagnostic task using generated images by diffusion models, and propose a statistical test to quantify its reliability. The basic idea behind the proposed statistical test is to employ a selective inference framework, where we consider a statistical test conditional on the fact that the generated images are produced by a trained diffusion model. Using the proposed method, the statistical reliability of medical image diagnostic results can be quantified in the form of a p-value, allowing for decision-making with a controlled error rate. We show the theoretical validity of the proposed statistical test and its effectiveness through numerical experiments on synthetic and brain image datasets.
• Abstract（参考訳）: AIの性能が向上し、科学研究への統合が加速した。 特に、科学的仮説を作成するための生成aiの使用は有望であり、様々な分野に適用されるようになっている。 しかし、医療診断などの重要な判断にaiが生成する仮説を用いる場合、その信頼性の検証が不可欠である。 本研究では,拡散モデルを用いて生成画像を用いた医療診断タスクを考察し,その信頼性を定量化するための統計的テストを提案する。 提案する統計的テストの背後にある基本的な考え方は、選択的推論フレームワークを採用することである。ここでは、生成された画像が訓練された拡散モデルによって生成されるという事実に基づく統計的テスト条件を考える。 提案手法を用いて, 医用画像診断結果の統計的信頼性をp値の形で定量化し, 誤差率の制御による意思決定を可能にする。 提案する統計的テストの理論的妥当性と,その有効性について,合成および脳画像データセットの数値実験により示す。

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