論文の概要: Unsupervised Patch-GAN with Targeted Patch Ranking for Fine-Grained Novelty Detection in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17906v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 14:32:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:16.198559
• Title: Unsupervised Patch-GAN with Targeted Patch Ranking for Fine-Grained Novelty Detection in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像における非教師的パッチ-GANと標的パッチ-GANによる微細なノベルティ検出
• Authors: Jingkun Chen, Guang Yang, Xiao Zhang, Jingchao Peng, Tianlu Zhang, Jianguo Zhang, Jungong Han, Vicente Grau,
• Abstract要約: 本稿では,異常検出と局所化のための非教師付きPatch-GANフレームワークを提案する。 筆者らのフレームワークは,まずマスク付き画像を再構成して,きめ細かな正常な特徴を学習する。 これらの再構成画像をパッチに分割することにより,より粒度の細かい異常を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.25959260296683
• License:
• Abstract: Detecting novel anomalies in medical imaging is challenging due to the limited availability of labeled data for rare abnormalities, which often display high variability and subtlety. This challenge is further compounded when small abnormal regions are embedded within larger normal areas, as whole-image predictions frequently overlook these subtle deviations. To address these issues, we propose an unsupervised Patch-GAN framework designed to detect and localize anomalies by capturing both local detail and global structure. Our framework first reconstructs masked images to learn fine-grained, normal-specific features, allowing for enhanced sensitivity to minor deviations from normality. By dividing these reconstructed images into patches and assessing the authenticity of each patch, our approach identifies anomalies at a more granular level, overcoming the limitations of whole-image evaluation. Additionally, a patch-ranking mechanism prioritizes regions with higher abnormal scores, reinforcing the alignment between local patch discrepancies and the global image context. Experimental results on the ISIC 2016 skin lesion and BraTS 2019 brain tumor datasets validate our framework's effectiveness, achieving AUCs of 95.79% and 96.05%, respectively, and outperforming three state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 医療画像における新しい異常を検出することは、まれな異常に対するラベル付きデータの入手が限られており、しばしば高いばらつきと微妙さを示すため、困難である。 この課題は、小さな異常領域がより大きな通常の領域に埋め込まれているときにさらに複雑になる。 これらの問題に対処するために,局所的な詳細とグローバルな構造の両方を捉えることにより,異常の検出と局所化を目的とした,教師なしのPatch-GANフレームワークを提案する。 筆者らのフレームワークは,まずマスク付き画像を再構成して,きめ細かな正常な特徴を学習し,正規性からの微妙な偏差に対する感度を高める。 これらの再構成画像をパッチに分割し,各パッチの信頼性を評価することにより,より粒度の細かい異常を識別し,画像全体評価の限界を克服する。 さらに、パッチグレード機構は、局所的なパッチ不一致とグローバルなイメージコンテキストとの整合性を強化し、より高い異常スコアを持つ領域を優先順位付けする。 ISIC 2016皮膚病変とBraTS 2019脳腫瘍データセットの実験結果は、我々のフレームワークの有効性を検証し、それぞれ95.79%と96.05%のAUCを達成し、3つの最先端ベースラインを上回った。

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