論文の概要: Unsupervised Contrastive Analysis for Salient Pattern Detection using Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00772v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 08:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:26:39.198513
• Title: Unsupervised Contrastive Analysis for Salient Pattern Detection using Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: 条件拡散モデルを用いた有意パターン検出のための教師なしコントラスト解析
• Authors: Cristiano Patrício, Carlo Alberto Barbano, Attilio Fiandrotti, Riccardo Renzulli, Marco Grangetto, Luis F. Teixeira, João C. Neves,
• Abstract要約: コントラスト分析(CA)は、背景(BG)データセットとターゲット(TG)データセット(不健康な被験者)を区別できる画像内のパターンを識別することを目的としている。 この話題に関する最近の研究は、BGサンプルからTGサンプルを分離するパターンを教師付きで学習するために、変分オートエンコーダ(VAE)や対照的な学習戦略に依存している。 自己教師付きコントラストエンコーダを用いて、入力画像から共通パターンのみを符号化する潜時表現を学習し、トレーニング中にBGデータセットからのみサンプルを用いて学習し、データ拡張技術を用いて対象パターンの分布を近似する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.970483987621135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive Analysis (CA) regards the problem of identifying patterns in images that allow distinguishing between a background (BG) dataset (i.e. healthy subjects) and a target (TG) dataset (i.e. unhealthy subjects). Recent works on this topic rely on variational autoencoders (VAE) or contrastive learning strategies to learn the patterns that separate TG samples from BG samples in a supervised manner. However, the dependency on target (unhealthy) samples can be challenging in medical scenarios due to their limited availability. Also, the blurred reconstructions of VAEs lack utility and interpretability. In this work, we redefine the CA task by employing a self-supervised contrastive encoder to learn a latent representation encoding only common patterns from input images, using samples exclusively from the BG dataset during training, and approximating the distribution of the target patterns by leveraging data augmentation techniques. Subsequently, we exploit state-of-the-art generative methods, i.e. diffusion models, conditioned on the learned latent representation to produce a realistic (healthy) version of the input image encoding solely the common patterns. Thorough validation on a facial image dataset and experiments across three brain MRI datasets demonstrate that conditioning the generative process of state-of-the-art generative methods with the latent representation from our self-supervised contrastive encoder yields improvements in the generated image quality and in the accuracy of image classification. The code is available at https://github.com/CristianoPatricio/unsupervised-contrastive-cond-diff.
• Abstract（参考訳）: コントラスト分析(CA)は、背景(BG)データセット(健康な被験者)とターゲット(TG)データセット(健康な被験者)の区別を可能にする画像中のパターンを識別する問題を考察している。 この話題に関する最近の研究は、BGサンプルからTGサンプルを分離するパターンを教師付きで学習するために、変分オートエンコーダ(VAE)や対照的な学習戦略に依存している。 しかしながら、ターゲット(不健康な)サンプルへの依存は、可用性が限られているため、医学的なシナリオでは困難である可能性がある。 また、VAEのぼやけた再構築は実用性と解釈性に欠けていた。 本研究では、自己教師付きコントラストエンコーダを用いて、入力画像から共通パターンのみをコードする潜在表現を学習し、トレーニング中にBGデータセットからのみサンプルを使用してCAタスクを再定義し、データ拡張技術を用いてターゲットパターンの分布を近似する。 その後、学習した潜在表現に条件付き拡散モデルを用いて、一般的なパターンのみを符号化した入力画像のリアルな(健康な)バージョンを生成する。 顔画像データセットの粗い検証と3つの脳MRIデータセットを用いた実験により、自己監督型コントラストエンコーダの潜在表現による最先端生成法の生成過程の条件付けにより、生成された画像品質と画像分類の精度が向上することを示した。 コードはhttps://github.com/CristianoPatricio/unsupervised-contrastive-cond-diffで公開されている。

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