論文の概要: Rethinking Autoencoders for Medical Anomaly Detection from A Theoretical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09303v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 11:51:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 20:47:15.561857
• Title: Rethinking Autoencoders for Medical Anomaly Detection from A Theoretical Perspective
• Title（参考訳）: 医学的異常検出のためのオートエンコーダの再考 : 理論的視点から
• Authors: Yu Cai, Hao Chen, Kwang-Ting Cheng,
• Abstract要約: 再構成に基づく手法、特にオートエンコーダ(AE)を利用する手法がこの分野で優位である。 本研究は, 異常検出におけるAEを用いた再構成手法の理論的基礎を提供することに焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.6598870874816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical anomaly detection aims to identify abnormal findings using only normal training data, playing a crucial role in health screening and recognizing rare diseases. Reconstruction-based methods, particularly those utilizing autoencoders (AEs), are dominant in this field. They work under the assumption that AEs trained on only normal data cannot reconstruct unseen abnormal regions well, thereby enabling the anomaly detection based on reconstruction errors. However, this assumption does not always hold due to the mismatch between the reconstruction training objective and the anomaly detection task objective, rendering these methods theoretically unsound. This study focuses on providing a theoretical foundation for AE-based reconstruction methods in anomaly detection. By leveraging information theory, we elucidate the principles of these methods and reveal that the key to improving AE in anomaly detection lies in minimizing the information entropy of latent vectors. Experiments on four datasets with two image modalities validate the effectiveness of our theory. To the best of our knowledge, this is the first effort to theoretically clarify the principles and design philosophy of AE for anomaly detection. Code will be available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 医学的異常検出は、正常なトレーニングデータのみを用いて異常な発見を識別することを目的としており、健康診断やまれな疾患の認識において重要な役割を担っている。 再構成に基づく手法、特にオートエンコーダ(AE)を利用する手法がこの分野で優位である。 彼らは、通常のデータのみに基づいて訓練されたAEが、見えない異常な領域をうまく再構築できないという仮定の下で作業し、再構成エラーに基づく異常検出を可能にする。 しかし, この仮定は, 再建訓練目標と異常検出タスク目標とのミスマッチのため, 理論上は不正確である。 本研究は, 異常検出におけるAEを用いた再構成手法の理論的基礎を提供することに焦点をあてる。 情報理論を活用することにより,これらの手法の原理を解明し,異常検出におけるAE改善の鍵は潜伏ベクトルの情報エントロピーの最小化にあることを示す。 2つの画像モダリティを持つ4つのデータセットの実験により、我々の理論の有効性が検証された。 我々の知る限りでは、これは異常検出のためのAEの原理と設計哲学を理論的に解明する最初の試みである。 コードは受理後利用可能になる。

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