論文の概要: Synomaly Noise and Multi-Stage Diffusion: A Novel Approach for Unsupervised Anomaly Detection in Ultrasound Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04004v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 15:43:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:22:40.574960
• Title: Synomaly Noise and Multi-Stage Diffusion: A Novel Approach for Unsupervised Anomaly Detection in Ultrasound Imaging
• Title（参考訳）: 合成ノイズと多段階拡散:超音波画像における教師なし異常検出の新しいアプローチ
• Authors: Yuan Bi, Lucie Huang, Ricarda Clarenbach, Reza Ghotbi, Angelos Karlas, Nassir Navab, Zhongliang Jiang,
• Abstract要約: 拡散モデルに基づく新しい教師なし異常検出フレームワークを提案する。 提案手法は, 合成ノイズ関数と多段拡散過程を組み込む。 提案手法は頸動脈US,脳MRI,肝CTを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.99597899937902
• License:
• Abstract: Ultrasound (US) imaging is widely used in routine clinical practice due to its advantages of being radiation-free, cost-effective, and portable. However, the low reproducibility and quality of US images, combined with the scarcity of expert-level annotation, make the training of fully supervised segmentation models challenging. To address these issues, we propose a novel unsupervised anomaly detection framework based on a diffusion model that incorporates a synthetic anomaly (Synomaly) noise function and a multi-stage diffusion process. Synomaly noise introduces synthetic anomalies into healthy images during training, allowing the model to effectively learn anomaly removal. The multi-stage diffusion process is introduced to progressively denoise images, preserving fine details while improving the quality of anomaly-free reconstructions. The generated high-fidelity counterfactual healthy images can further enhance the interpretability of the segmentation models, as well as provide a reliable baseline for evaluating the extent of anomalies and supporting clinical decision-making. Notably, the unsupervised anomaly detection model is trained purely on healthy images, eliminating the need for anomalous training samples and pixel-level annotations. We validate the proposed approach on carotid US, brain MRI, and liver CT datasets. The experimental results demonstrate that the proposed framework outperforms existing state-of-the-art unsupervised anomaly detection methods, achieving performance comparable to fully supervised segmentation models in the US dataset. Additionally, ablation studies underline the importance of hyperparameter selection for Synomaly noise and the effectiveness of the multi-stage diffusion process in enhancing model performance.
• Abstract（参考訳）: 超音波(US)イメージングは、放射線のない、費用対効果があり、ポータブルであることの利点から、日常的な臨床実践で広く用いられている。 しかし、米国の画像の再現性や品質が低く、専門家レベルのアノテーションが不足していることと相まって、完全に教師付きセグメンテーションモデルのトレーニングが困難である。 これらの問題に対処するために,合成雑音関数と多段階拡散過程を組み込んだ拡散モデルに基づく,新しい教師なし異常検出フレームワークを提案する。 合成ノイズは、トレーニング中に合成異常を健康な画像に導入し、モデルが異常除去を効果的に学習することを可能にする。 多段階拡散プロセスを導入し、画像の分解を段階的に行い、細部を保存し、異常のない再構成の品質を向上する。 生成された高忠実度対位健康画像は、セグメンテーションモデルの解釈可能性をさらに高め、異常の程度を評価し、臨床的意思決定を支援するための信頼性の高いベースラインを提供する。 特に、教師なし異常検出モデルは、正常な画像に基づいて純粋に訓練され、異常なトレーニングサンプルやピクセルレベルのアノテーションが不要になる。 提案手法は頸動脈US,脳MRI,肝CTを用いて検討した。 実験の結果,提案手法は既存の非教師付き異常検出手法よりも優れており,米国データセットの完全教師付きセグメンテーションモデルに匹敵する性能が得られた。 さらに、アブレーション研究は、合成雑音に対するハイパーパラメータ選択の重要性と、モデル性能を高めるための多段階拡散プロセスの有効性を論じている。

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