論文の概要: Statistical Test on Diffusion Model-based Anomaly Detection by Selective Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11789v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 22:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:25.948632
• Title: Statistical Test on Diffusion Model-based Anomaly Detection by Selective Inference
• Title（参考訳）: 選択的推論による拡散モデルに基づく異常検出の統計的検証
• Authors: Teruyuki Katsuoka, Tomohiro Shiraishi, Daiki Miwa, Vo Nguyen Le Duy, Ichiro Takeuchi,
• Abstract要約: 拡散モデルを用いて医療画像中の異常領域を検出する課題に対処する。 本稿では,検出された異常の信頼性を定量化する統計的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.927066428010782
• License:
• Abstract: Advancements in AI image generation, particularly diffusion models, have progressed rapidly. However, the absence of an established framework for quantifying the reliability of AI-generated images hinders their use in critical decision-making tasks, such as medical image diagnosis. In this study, we address the task of detecting anomalous regions in medical images using diffusion models and propose a statistical method to quantify the reliability of the detected anomalies. The core concept of our method involves a selective inference framework, wherein statistical tests are conducted under the condition that the images are produced by a diffusion model. With our approach, the statistical significance of anomaly detection results can be quantified in the form of a $p$-value, enabling decision-making with controlled error rates, as is standard in medical practice. 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）: AI画像生成、特に拡散モデルの発展は急速に進んでいる。 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フレームワークが存在しないことは、医療画像診断などの重要な意思決定タスクにおいて、AIの使用を妨げている。 本研究では,拡散モデルを用いた医用画像の異常領域検出の課題に対処し,検出された異常領域の信頼性を定量化する統計的手法を提案する。 提案手法の中核となる概念は選択推論フレームワークであり,拡散モデルにより画像が生成される条件下で統計的検査を行う。 提案手法では, 異常検出結果の統計的意義を$p$-valueの形で定量化し, 医療実践における標準値と同様, 制御誤差率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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