論文の概要: Quantifying Statistical Significance in Diffusion-Based Anomaly Localization via Selective Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11789v4
• Date: Thu, 22 May 2025 18:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.368946
• Title: Quantifying Statistical Significance in Diffusion-Based Anomaly Localization via Selective Inference
• Title（参考訳）: 拡散型異常局在の選択的推論による統計的意義の定量化
• Authors: Teruyuki Katsuoka, Tomohiro Shiraishi, Daiki Miwa, Vo Nguyen Le Duy, Ichiro Takeuchi,
• Abstract要約: 画像の異常な局所化(期待されるパターンから逸脱する領域)は、診断や産業検査などの応用において不可欠である。 最近のトレンドは、画像生成モデルを用いて異常な局所化を行い、それらのモデルが正常に見える異常な画像を生成することである。 本稿では,検出された異常領域の意義を定量化するために,選択推論に基づく統計的枠組みを提案する。
• 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: Anomaly localization in images (identifying regions that deviate from expected patterns) is vital in applications such as medical diagnosis and industrial inspection. A recent trend is the use of image generation models in anomaly localization, where these models generate normal-looking counterparts of anomalous images, thereby allowing flexible and adaptive anomaly localization. However, these methods inherit the uncertainty and bias implicitly embedded in the employed generative model, raising concerns about the reliability. To address this, we propose a statistical framework based on selective inference to quantify the significance of detected anomalous regions. Our method provides $p$-values to assess the false positive detection rates, providing a principled measure of reliability. As a proof of concept, we consider anomaly localization using a diffusion model and its applications to medical diagnoses and industrial inspections. The results indicate that the proposed method effectively controls the risk of false positive detection, supporting its use in high-stakes decision-making tasks.
• Abstract（参考訳）: 画像の異常な局所化(期待されるパターンから逸脱する領域)は、診断や産業検査などの応用において不可欠である。 最近のトレンドは、画像生成モデルを用いた異常局所化であり、これらのモデルが正常に見える異常画像を生成することにより、柔軟で適応的な異常局所化を可能にする。 しかし、これらの手法は、採用した生成モデルに暗黙的に埋め込まれた不確実性と偏見を継承し、信頼性に関する懸念を提起する。 そこで本研究では,検出された異常領域の意義を定量化するために,選択推論に基づく統計的枠組みを提案する。 本手法は偽陽性検出率を評価するために$p$-valuesを提供し,信頼性の原理的尺度を提供する。 概念実証として,拡散モデルを用いた異常な局所化とその診断・産業検査への応用について考察する。 その結果,提案手法は偽陽性検出のリスクを効果的に制御し,高精度な意思決定タスクでの使用を支援することが示唆された。

関連論文リスト

• Correcting Deviations from Normality: A Reformulated Diffusion Model for Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection [15.572896213775438]
  本稿では,選択的領域変更を目的とした標準拡散モデルの再構成を提案する。 遅延空間における異常をノイズとしてモデル化することにより,通常の領域を保存し,異常領域の変換を促進する。 包括的評価は, 複雑な画像中の異常を正確に同定し, 位置決めする上で, 提案手法の優位性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-25T05:14:40Z)
• Latent Drifting in Diffusion Models for Counterfactual Medical Image Synthesis [55.959002385347645]
  遅延ドリフトにより、医療画像に対して拡散モデルを条件付けし、反ファクト画像生成の複雑なタスクに適合させることができる。 我々は,脳MRIと胸部X線による3つの時系列的ベンチマークデータセットを用いて,対物画像生成法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T01:59:34Z)
• Detecting Discrepancies Between AI-Generated and Natural Images Using Uncertainty [91.64626435585643]
  本稿では,誤用と関連するリスクを軽減するために,予測不確実性を利用してAI生成画像を検出する新しい手法を提案する。 この動機は、自然画像とAI生成画像の分布差に関する基本的な仮定から生じる。 本稿では,AI生成画像の検出スコアとして,大規模事前学習モデルを用いて不確実性を計算することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-08T11:32:25Z)
• Adaptive Deviation Learning for Visual Anomaly Detection with Data Contamination [20.4008901760593]
  そこで本研究では,偏差学習を応用して,異常スコアをエンドツーエンドに計算する手法を提案する。 提案手法は競合する手法を超越し,データ汚染の存在下での安定性とロバスト性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T16:10:15Z)
• Synomaly Noise and Multi-Stage Diffusion: A Novel Approach for Unsupervised Anomaly Detection in Ultrasound Imaging [32.99597899937902]
  拡散モデルに基づく新しい教師なし異常検出フレームワークを提案する。 提案手法は, 合成ノイズ関数と多段拡散過程を組み込む。 提案手法は頸動脈US,脳MRI,肝CTを用いて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T15:43:51Z)
• StealthDiffusion: Towards Evading Diffusion Forensic Detection through Diffusion Model [62.25424831998405]
  StealthDiffusionは、AI生成した画像を高品質で受け入れがたい敵の例に修正するフレームワークである。 ホワイトボックスとブラックボックスの設定の両方で有効であり、AI生成した画像を高品質な敵の偽造に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T01:22:29Z)
• GLAD: Towards Better Reconstruction with Global and Local Adaptive Diffusion Models for Unsupervised Anomaly Detection [60.78684630040313]
  拡散モデルは、特定のノイズを付加したテスト画像の通常の画像を再構成する傾向がある。 世界的視点から見ると、異なる異常による画像再構成の難しさは不均一である。 本稿では,非教師付き異常検出のためのグローバルかつ局所的な適応拡散モデル(GLADと略す)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:27:23Z)
• Unified Uncertainty Estimation for Cognitive Diagnosis Models [70.46998436898205]
  本稿では,幅広い認知診断モデルに対する統一的不確実性推定手法を提案する。 診断パラメータの不確かさをデータ・アスペクトとモデル・アスペクトに分解する。 本手法は有効であり,認知診断の不確実性に関する有用な知見を提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T13:48:20Z)
• AnomalyDiffusion: Few-Shot Anomaly Image Generation with Diffusion Model [59.08735812631131]
  製造業において異常検査が重要な役割を担っている。 既存の異常検査手法は、異常データが不足しているため、その性能に制限がある。 本稿では,新しい拡散型マイクロショット異常生成モデルであるAnomalyDiffusionを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T05:13:40Z)
• Projection Regret: Reducing Background Bias for Novelty Detection via Diffusion Models [72.07462371883501]
  本研究では,非意味情報のバイアスを緩和する効率的な新規性検出手法であるemphProjection Regret(PR)を提案する。 PRは、テスト画像とその拡散ベースの投影の間の知覚距離を計算し、異常を検出する。 拡張実験により、PRは生成モデルに基づく新規性検出手法の先行技術よりも有意なマージンで優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T09:44:47Z)
• AnoDODE: Anomaly Detection with Diffusion ODE [0.0]
  異常検出は、データセットの大部分から著しく逸脱する非定型的なデータサンプルを特定するプロセスである。 医用画像から抽出した特徴量の密度を推定し,拡散モードに基づく新しい異常検出手法を提案する。 提案手法は異常を識別するだけでなく,画像レベルと画素レベルでの解釈性も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T08:44:47Z)
• Exposing the Fake: Effective Diffusion-Generated Images Detection [14.646957596560076]
  本稿では拡散生成画像検出(SeDID)のためのステップワイド誤差と呼ばれる新しい検出法を提案する。 SeDIDは拡散モデルのユニークな特性、すなわち決定論的逆転と決定論的逆退誤差を利用する。 我々の研究は拡散モデル生成画像の識別に重要な貢献をしており、人工知能のセキュリティ分野における重要なステップとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T16:16:37Z)
• Confidence-Aware and Self-Supervised Image Anomaly Localisation [7.099105239108548]
  本稿では,ゆるやかな特徴的局所性制約による確率的推論の近似を支援する,自己教師付きシングルクラストレーニング戦略について論じる。 提案手法は,複数のオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出モデルに統合されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T12:48:47Z)
• The role of noise in denoising models for anomaly detection in medical images [62.0532151156057]
  病理脳病変は脳画像に多彩な外観を示す。 正規データのみを用いた教師なし異常検出手法が提案されている。 空間分解能の最適化と雑音の大きさの最適化により,異なるモデル学習体制の性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T21:39:38Z)
• Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [61.62861063776813]
  我々は, 正規サンプルの分布を低次元多様体で支持する異常検出において, 特定のユースケースに焦点を当てた。 我々は、訓練中に識別情報を活用する自己指導型学習体制に適応するが、通常の例のサブ多様体に焦点をあてる。 製造領域における視覚異常検出のための挑戦的なベンチマークであるMVTec ADデータセットで、最先端の新たな結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T14:16:30Z)
• Image-to-Image Regression with Distribution-Free Uncertainty Quantification and Applications in Imaging [88.20869695803631]
  真値を含むことが保証される各画素の周囲の不確実な間隔を導出する方法を示す。 画像から画像への回帰を3つのタスクで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T18:59:56Z)
• Explainable Deep Few-shot Anomaly Detection with Deviation Networks [123.46611927225963]
  本稿では,弱い教師付き異常検出フレームワークを導入し,検出モデルを訓練する。 提案手法は,ラベル付き異常と事前確率を活用することにより,識別正規性を学習する。 我々のモデルはサンプル効率が高く頑健であり、クローズドセットとオープンセットの両方の設定において最先端の競合手法よりもはるかに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-01T14:33:17Z)
• Uncertainty-aware Generalized Adaptive CycleGAN [44.34422859532988]
  unpaired image-to-image translationは、教師なしの方法で画像ドメイン間のマッピングを学ぶことを指す。 既存の手法はしばしば、外れ値への堅牢性や予測不確実性を明示的にモデル化せずに決定論的マッピングを学習する。 Uncertainty-aware Generalized Adaptive Cycle Consistency (UGAC) という新しい確率論的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T15:22:35Z)
• Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
  磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。 本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。 本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T14:02:09Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)
• Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven Self-ensembling Model [71.80319052891817]
  医用画像分類のための関係駆動型半教師付きフレームワークを提案する。 これは、摂動下で与えられた入力の予測一貫性を促進することでラベルのないデータを利用する。 本手法は,シングルラベルおよびマルチラベル画像分類のシナリオにおいて,最先端の半教師付き学習手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T06:57:54Z)
• Unsupervised Lesion Detection via Image Restoration with a Normative Prior [6.495883501989547]
  本稿では,ネットワークをベースとした事前分布を規範分布とし,MAP推定を用いて画素単位で病変を検出する確率モデルを提案する。 脳MRIにおけるグリオーマと脳卒中病変の実験は、提案手法が最先端の教師なし手法よりかなり優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T18:03:18Z)
• Statistical Agnostic Mapping: a Framework in Neuroimaging based on Concentration Inequalities [0.0]
  ボクセルやマルチボクセルレベルでの統計アグノスティック(非パラメトリック)マッピングを導出する。 集中不平等に基づくニューロイメージングの新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T18:27:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。