論文の概要: Statistical Test on Diffusion Model-based Generated Images by Selective Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11789v2
• Date: Mon, 29 Jul 2024 09:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-30 23:57:25.864367
• Title: Statistical Test on Diffusion Model-based Generated Images by Selective Inference
• Title（参考訳）: 選択的推論による拡散モデルに基づく生成画像の統計的検証
• Authors: Teruyuki Katsuoka, Tomohiro Shiraishi, Daiki Miwa, Vo Nguyen Le Duy, Ichiro Takeuchi,
• Abstract要約: AI生成画像の信頼性を定量化する確立したフレームワークは存在しない。 本稿では,拡散モデルにより生成された画像に依存する意思決定タスクの信頼性を定量的に評価する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.927066428010782
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI technology for generating images, such as diffusion models, has advanced rapidly. However, there is no established framework for quantifying the reliability of AI-generated images, which hinders their use in critical decision-making tasks, such as medical image diagnosis. In this study, we propose a method to quantify the reliability of decision-making tasks that rely on images produced by diffusion models within a statistical testing framework. The core concept of our statistical test involves using a selective inference framework, in which the statistical test is conducted under the condition that the images are produced by a trained diffusion model. As a case study, we study a diffusion model-based anomaly detection task for medical images. With our approach, the statistical significance of medical image diagnostic outcomes can be quantified in terms of a p-value, enabling decision-making with a controlled error rate. We demonstrate the theoretical soundness and practical effectiveness of our statistical test through numerical experiments on both synthetic and brain image datasets.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルのような画像を生成するAI技術は急速に進歩している。 しかし、AI生成画像の信頼性を定量化するための確立された枠組みは存在せず、医療画像診断などの重要な意思決定タスクにおけるAIの使用を妨げている。 本研究では,拡散モデルが生成する画像に依存する意思決定タスクの信頼性を,統計的テストフレームワーク内で定量化する手法を提案する。 統計的テストの中核となる概念は、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条件の下で、統計的テストを行う選択的推論フレームワークを使用することである。 本研究では,拡散モデルに基づく医用画像の異常検出タスクについて検討する。 本手法では, 医用画像診断結果の統計的意義をp値で定量化し, 誤差率の制御による意思決定を可能にする。 合成画像と脳画像の両方における数値実験により,統計的検査の理論的健全性と実用性を示す。

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