論文の概要: Localizing Anomalies via Multiscale Score Matching Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00148v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 17:07:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:12:48.469218
• Title: Localizing Anomalies via Multiscale Score Matching Analysis
• Title（参考訳）: マルチスケールスコアマッチング解析による異常の局所化
• Authors: Ahsan Mahmood, Junier Oliva, Martin Styner,
• Abstract要約: 本稿では,脳MRIにおける異常局所化のための新しい教師なし手法であるSpatial-MSMAを紹介する。 パッチ位置とグローバル画像の特徴を条件としたフレキシブルな正規化フローモデルを用いて、パッチワイド異常スコアを推定する。 この方法は、通常発達している幼児の1,650T1およびT2重み付き脳MRIのデータセットで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.898576482792173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection and localization in medical imaging remain critical challenges in healthcare. This paper introduces Spatial-MSMA (Multiscale Score Matching Analysis), a novel unsupervised method for anomaly localization in volumetric brain MRIs. Building upon the MSMA framework, our approach incorporates spatial information and conditional likelihoods to enhance anomaly detection capabilities. We employ a flexible normalizing flow model conditioned on patch positions and global image features to estimate patch-wise anomaly scores. The method is evaluated on a dataset of 1,650 T1- and T2-weighted brain MRIs from typically developing children, with simulated lesions added to the test set. Spatial-MSMA significantly outperforms existing methods, including reconstruction-based, generative-based, and interpretation-based approaches, in lesion detection and segmentation tasks. Our model achieves superior performance in both distance-based metrics (99th percentile Hausdorff Distance: $7.05 \pm 0.61$, Mean Surface Distance: $2.10 \pm 0.43$) and component-wise metrics (True Positive Rate: $0.83 \pm 0.01$, Positive Predictive Value: $0.96 \pm 0.01$). These results demonstrate Spatial-MSMA's potential for accurate and interpretable anomaly localization in medical imaging, with implications for improved diagnosis and treatment planning in clinical settings. Our code is available at~\url{https://github.com/ahsanMah/sade/}.
• Abstract（参考訳）: 医療画像における異常検出と局所化は、医療において重要な課題である。 本稿では,容積脳MRIにおける異常局所化のための新しい教師なし手法であるSpatial-MSMA(Multiscale Score Matching Analysis)を紹介する。 提案手法は,MSMAフレームワーク上に構築され,異常検出能力を高めるために,空間情報と条件付き確率が組み込まれている。 パッチ位置とグローバルな画像特徴を条件としたフレキシブルな正規化フローモデルを用いて、パッチワイドな異常スコアを推定する。 この方法は、通常発達している子供の1,650T1およびT2強調脳MRIのデータセットで評価され、テストセットにシミュレートされた病変が加えられた。 空間MSMAは、病変検出やセグメンテーションタスクにおいて、再構成ベース、生成ベース、解釈ベースアプローチなど、既存の手法を著しく上回っている。 我々のモデルは、距離ベースメトリクス(99th percentile Hausdorff Distance: 7.05 \pm 0.61$, Mean Surface Distance: $2.10 \pm 0.43$)とコンポーネントワイドメトリクス(True Positive Rate: $0.83 \pm 0.01$, Positive Predictive Value: $0.96 \pm 0.01$)の両方で優れたパフォーマンスを達成する。 これらの結果から, 画像診断における空間MSMAの有用性と, 臨床現場での診断・治療計画の改善が示唆された。 私たちのコードは~\url{https://github.com/ahsanMah/sade/}で利用可能です。

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