論文の概要: AnoFPDM: Anomaly Segmentation with Forward Process of Diffusion Models for Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15683v2
• Date: Sun, 30 Jun 2024 01:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 14:29:42.325328
• Title: AnoFPDM: Anomaly Segmentation with Forward Process of Diffusion Models for Brain MRI
• Title（参考訳）: AnoFPDM:脳MRIにおける拡散モデルの前方プロセスによる異常セグメンテーション
• Authors: Yiming Che, Fazle Rafsani, Jay Shah, Md Mahfuzur Rahman Siddiquee, Teresa Wu,
• Abstract要約: AnoFPDM(Anomaly with Forward Process of Diffusion Models, AnoFPDM)は、ピクセルレベルのラベルを必要とせずに動作する、完全に弱い教師付きフレームワークである。 導出前処理から異常マップを集約し,異常領域の信号強度を高める。 また,提案手法は,画素レベルのラベルを使わずに,最新の最先端の弱教師付きアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6938653380022495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Weakly-supervised diffusion models (DMs) in anomaly segmentation, leveraging image-level labels, have attracted significant attention for their superior performance compared to unsupervised methods. It eliminates the need for pixel-level labels in training, offering a more cost-effective alternative to supervised methods. However, existing methods are not fully weakly-supervised because they heavily rely on costly pixel-level labels for hyperparameter tuning in inference. To tackle this challenge, we introduce Anomaly Segmentation with Forward Process of Diffusion Models (AnoFPDM), a fully weakly-supervised framework that operates without the need of pixel-level labels. Leveraging the unguided forward process as a reference for the guided forward process, we select hyperparameters such as the noise scale, the threshold for segmentation and the guidance strength. We aggregate anomaly maps from guided forward process, enhancing the signal strength of anomalous regions. Remarkably, our proposed method outperforms recent state-of-the-art weakly-supervised approaches, even without utilizing pixel-level labels.
• Abstract（参考訳）: 画像レベルのラベルを活かした異常セグメンテーションにおける弱教師付き拡散モデル(DM)は、教師なし手法に比べて優れた性能で注目されている。 トレーニングにおけるピクセルレベルのラベルの必要性を排除し、教師付きメソッドよりもコスト効率の良い代替手段を提供する。 しかし、既存の手法は、推論におけるハイパーパラメータチューニングのためのコストのかかるピクセルレベルのラベルに大きく依存するため、完全には教師されない。 この課題に対処するために、ピクセルレベルのラベルを必要とせずに動作する、完全に弱い教師付きフレームワークであるAnoFPDM(Anomaly Segmentation with Forward Process of Diffusion Models)を導入する。 誘導前処理の基準として誘導前処理を応用し,ノイズスケール,セグメンテーションしきい値,誘導強度などのハイパーパラメータを選択する。 導出前処理から異常マップを集約し,異常領域の信号強度を向上させる。 また,提案手法は,画素レベルのラベルを使わずに,最新の最先端の弱教師付きアプローチよりも優れていた。

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