論文の概要: Denoising Diffusion Models for Anomaly Localization in Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23834v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 11:23:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:00:38.950995
• Title: Denoising Diffusion Models for Anomaly Localization in Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像における異常局所化のための拡散モデル
• Authors: Cosmin I. Bercea, Philippe C. Cattin, Julia A. Schnabel, Julia Wolleb,
• Abstract要約: 医用画像の異常な局所化への応用に適したデータセットと評価指標について概説する。 我々は,検出バイアス,ドメインシフト,計算コスト,モデル解釈可能性など,異常局所化におけるオープンな課題を強調した。 我々のゴールは、この分野における最先端技術の概要を提供し、研究ギャップを概説し、医用画像におけるロバストな異常な局所化のための拡散モデルの可能性を明らかにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6650203570753215
• License:
• Abstract: This chapter explores anomaly localization in medical images using denoising diffusion models. After providing a brief methodological background of these models, including their application to image reconstruction and their conditioning using guidance mechanisms, we provide an overview of available datasets and evaluation metrics suitable for their application to anomaly localization in medical images. In this context, we discuss supervision schemes ranging from fully supervised segmentation to semi-supervised, weakly supervised, self-supervised, and unsupervised methods, and provide insights into the effectiveness and limitations of these approaches. Furthermore, we highlight open challenges in anomaly localization, including detection bias, domain shift, computational cost, and model interpretability. Our goal is to provide an overview of the current state of the art in the field, outline research gaps, and highlight the potential of diffusion models for robust anomaly localization in medical images.
• Abstract（参考訳）: 本章では,デノナイジング拡散モデルを用いた医用画像の異常局所化について検討する。 画像再構成や誘導機構を用いた条件付けなど,これらのモデルの方法論的背景を概説した上で,医用画像の異常な局所化に適するデータセットと評価指標について概説する。 本稿では, 完全教師付きセグメンテーションから半教師付き, 弱教師付き, 自己監督型, 教師なし手法まで, 様々な監視手法について考察し, これらの手法の有効性と限界について考察する。 さらに,検出バイアス,ドメインシフト,計算コスト,モデル解釈可能性など,異常局所化におけるオープンな課題を強調した。 我々のゴールは、この分野における最先端技術の概要を提供し、研究ギャップを概説し、医用画像における堅牢な局所化のための拡散モデルの可能性を明らかにすることである。

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