論文の概要: Out-of-Distribution Detection in Medical Imaging via Diffusion Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23411v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 10:36:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.520437
• Title: Out-of-Distribution Detection in Medical Imaging via Diffusion Trajectories
• Title（参考訳）: 拡散軌道を用いた医用画像のアウト・オブ・ディストリビューション検出
• Authors: Lemar Abdi, Francisco Caetano, Amaan Valiuddin, Christiaan Viviers, Hamdi Joudeh, Fons van der Sommen,
• Abstract要約: 医用画像では、unsupervised out-of-distribution (OOD) 検出は病理疾患の同定に魅力的なアプローチである。 現在の生成的アプローチは、しばしば推定や再構成の誤りに依存する。 本稿では,スタインスコアに基づくデノナイジング拡散モデルの前方拡散軌道を利用する再構成不要なOOD検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.591748099943167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In medical imaging, unsupervised out-of-distribution (OOD) detection offers an attractive approach for identifying pathological cases with extremely low incidence rates. In contrast to supervised methods, OOD-based approaches function without labels and are inherently robust to data imbalances. Current generative approaches often rely on likelihood estimation or reconstruction error, but these methods can be computationally expensive, unreliable, and require retraining if the inlier data changes. These limitations hinder their ability to distinguish nominal from anomalous inputs efficiently, consistently, and robustly. We propose a reconstruction-free OOD detection method that leverages the forward diffusion trajectories of a Stein score-based denoising diffusion model (SBDDM). By capturing trajectory curvature via the estimated Stein score, our approach enables accurate anomaly scoring with only five diffusion steps. A single SBDDM pre-trained on a large, semantically aligned medical dataset generalizes effectively across multiple Near-OOD and Far-OOD benchmarks, achieving state-of-the-art performance while drastically reducing computational cost during inference. Compared to existing methods, SBDDM achieves a relative improvement of up to 10.43% and 18.10% for Near-OOD and Far-OOD detection, making it a practical building block for real-time, reliable computer-aided diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 医学的画像診断において、OOD(unsupervised out-of-distribution)検出は、非常に低い頻度で病理症例を特定するための魅力的なアプローチである。 教師付き手法とは対照的に、OODベースのアプローチはラベルなしで機能し、データ不均衡に対して本質的に堅牢である。 現在の生成的アプローチは、しばしば推定や再構成の誤りに頼っているが、これらの手法は計算コストが高く、信頼性が低く、不整合データが変化しても再学習を必要とすることがある。 これらの制限は、特異な入力と異常な入力を効率よく、一貫して、堅牢に区別する能力を妨げる。 本研究では,SBDDM(Stein score-based denoising diffusion model)の前方拡散軌道を利用する再構成不要なOOD検出手法を提案する。 評価されたスタインスコアを用いて軌道曲率を計測することにより,5段階のみの精度で精度の高い計測が可能となる。 大規模でセマンティックに整合した医療データセット上に事前トレーニングされた単一のSBDDMは、複数のNear-OODおよびFar-OODベンチマークを効果的に一般化し、最先端のパフォーマンスを達成すると同時に、推論時の計算コストを大幅に削減する。 既存の手法と比較して、SBDDMはNear-OODおよびFar-OOD検出において10.43%と18.10%の相対的な改善を実現しており、リアルタイムで信頼性の高いコンピュータ支援診断のための実用的なビルディングブロックとなっている。

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