論文の概要: Unsupervised contrastive analysis for anomaly detection in brain MRIs via conditional diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00772v3
• Date: Tue, 01 Jul 2025 08:57:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-02 15:54:39.91832
• Title: Unsupervised contrastive analysis for anomaly detection in brain MRIs via conditional diffusion models
• Title（参考訳）: 条件拡散モデルを用いた脳MRIにおける異常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: 本研究では、健康な画像に対して自己教師付きコントラストエンコーダを訓練することにより、再建品質を改善するための教師なしフレームワークを提案する。 これらの特徴は、拡散モデルを用いて、与えられた画像の健全な外観を再構成し、画素ワイド比較による解釈可能な異常な局所化を可能にする。
• 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) detects anomalies by contrasting patterns unique to a target group (e.g., unhealthy subjects) from those in a background group (e.g., healthy subjects). In the context of brain MRIs, existing CA approaches rely on supervised contrastive learning or variational autoencoders (VAEs) using both healthy and unhealthy data, but such reliance on target samples is challenging in clinical settings. Unsupervised Anomaly Detection (UAD) offers an alternative by learning a reference representation of healthy anatomy without the need for target samples. Deviations from this reference distribution can indicate potential anomalies. In this context, diffusion models have been increasingly adopted in UAD due to their superior performance in image generation compared to VAEs. Nonetheless, precisely reconstructing the anatomy of the brain remains a challenge. In this work, we propose an unsupervised framework to improve the reconstruction quality by training a self-supervised contrastive encoder on healthy images to extract meaningful anatomical features. These features are used to condition a diffusion model to reconstruct the healthy appearance of a given image, enabling interpretable anomaly localization via pixel-wise comparison. We validate our approach through a proof-of-concept on a facial image dataset and further demonstrate its effectiveness on four brain MRI datasets, achieving state-of-the-art anomaly localization performance on the NOVA benchmark.
• Abstract（参考訳）: コントラスト分析(CA)は、対象群(例えば、不健康な被験者)と背景群(例えば、健康な被験者)とに特有のパターンを対比することにより異常を検出する。 脳MRIの文脈では、既存のCAアプローチは、健康データと不健康データの両方を用いて、教師付きコントラスト学習または変分オートエンコーダ(VAE)に依存している。 Unsupervised Anomaly Detection (UAD) は、ターゲットサンプルを必要とせずに、健康な解剖の参照表現を学習することで代替手段を提供する。 この基準分布からの逸脱は潜在的な異常を示す可能性がある。 この文脈では、VAEと比較して画像生成の性能が優れているため、UDAでは拡散モデルがますます採用されている。 それでも、脳の解剖を正確に再構築することは依然として困難である。 本研究では,自己教師型コントラストエンコーダを健康な画像上で訓練し,意味のある解剖学的特徴を抽出することにより,再建品質を向上させるための教師なしフレームワークを提案する。 これらの特徴は、拡散モデルを用いて、与えられた画像の健全な外観を再構成し、画素ワイド比較による解釈可能な異常な局所化を可能にする。 顔画像データセットに対する概念実証を通じてアプローチを検証するとともに、4つの脳MRIデータセットでその効果を実証し、NOVAベンチマークで最先端の異常局所化性能を達成した。

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