論文の概要: Diffusion Models with Implicit Guidance for Medical Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08464v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 12:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 14:43:45.569908
• Title: Diffusion Models with Implicit Guidance for Medical Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 医療用異常検出用誘導型拡散モデル
• Authors: Cosmin I. Bercea and Benedikt Wiestler and Daniel Rueckert and Julia A. Schnabel
• Abstract要約: 組織再生のための時間的調和 (THOR) は, 病態の影響を受けない領域における健全な組織の整合性を維持することを目的としている。 相対的な評価では、THORは、脳MRIと手首X線における異常の検出とセグメンテーションにおいて、既存の拡散に基づく手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.161402789616004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models have advanced unsupervised anomaly detection by improving the transformation of pathological images into pseudo-healthy equivalents. Nonetheless, standard approaches may compromise critical information during pathology removal, leading to restorations that do not align with unaffected regions in the original scans. Such discrepancies can inadvertently increase false positive rates and reduce specificity, complicating radiological evaluations. This paper introduces Temporal Harmonization for Optimal Restoration (THOR), which refines the de-noising process by integrating implicit guidance through temporal anomaly maps. THOR aims to preserve the integrity of healthy tissue in areas unaffected by pathology. Comparative evaluations show that THOR surpasses existing diffusion-based methods in detecting and segmenting anomalies in brain MRIs and wrist X-rays. Code: https://github.com/ci-ber/THOR_DDPM.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルでは、病理像の擬似健康等価物質への変換を改善することにより、教師なし異常検出が進んでいる。 それでも、標準的なアプローチは、病理学的除去の間に重要な情報を妥協する可能性があるため、元のスキャンで影響を受けていない領域と一致しない復元につながる可能性がある。 このような不一致は、必然的に偽陽性率を高め、特異性を減少させ、放射線学的評価を複雑にする。 本稿では,時間的異常マップを通じて暗黙的誘導を統合することで,音の除去過程を洗練させる,時間的調和による最適回復(THOR)を提案する。 THORは、病理学の影響を受けない領域における健全な組織の完全性を維持することを目的としている。 比較評価では、THORは、脳MRIと手首X線における異常の検出とセグメンテーションにおいて、既存の拡散に基づく手法を超越していることが示されている。 コード:https://github.com/ci-ber/THOR_DDPM。

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