Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Zero-Shot Anomaly Detection with CLIP in Medical Imaging: Are We There Yet?

論文の概要: Exploring Zero-Shot Anomaly Detection with CLIP in Medical Imaging: Are We There Yet?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09310v1
Date: Thu, 14 Nov 2024 09:38:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-15 15:24:33.818340
Title: Exploring Zero-Shot Anomaly Detection with CLIP in Medical Imaging: Are We There Yet?
Title（参考訳）: 医用画像におけるCLIPによるゼロショット異常検出の探索
Authors: Aldo Marzullo, Marta Bianca Maria Ranzini,
Abstract要約: CLIPをベースとした脳腫瘍検出モデルの評価を行った。これらのモデルでは、一般的な知識を医療タスクに移すことが約束されているが、臨床応用に必要な精度には達していない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Zero-shot anomaly detection (ZSAD) offers potential for identifying anomalies in medical imaging without task-specific training. In this paper, we evaluate CLIP-based models, originally developed for industrial tasks, on brain tumor detection using the BraTS-MET dataset. Our analysis examines their ability to detect medical-specific anomalies with no or minimal supervision, addressing the challenges posed by limited data annotation. While these models show promise in transferring general knowledge to medical tasks, their performance falls short of the precision required for clinical use. Our findings highlight the need for further adaptation before CLIP-based models can be reliably applied to medical anomaly detection.
Abstract（参考訳）: ゼロショット異常検出(ZSAD)は、タスク固有の訓練なしで医療画像の異常を識別する可能性がある。本稿では、BraTS-METデータセットを用いた脳腫瘍検出において、もともと産業タスクのために開発されたCLIPベースのモデルを評価する。本分析では, 限られたデータアノテーションによって引き起こされる課題に対処するため, 医療固有の異常を, あるいは最小限の監視なしで検出する能力について検討した。これらのモデルでは、一般的な知識を医療タスクに移すことが約束されているが、臨床応用に必要な精度には達していない。以上の結果から,CLIPモデルが医学的異常検出に確実に適用される前に,さらなる適応の必要性が示唆された。

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