論文の概要: DNP-Guided Contrastive Reconstruction with a Reverse Distillation Transformer for Medical Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19573v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 05:12:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.498369
• Title: DNP-Guided Contrastive Reconstruction with a Reverse Distillation Transformer for Medical Anomaly Detection
• Title（参考訳）: DNP-Guided Contrastive Reconstruction with a Reverse Distillation Transformer for Medical Anomaly Detection (特集:DNP-Guided Contrastive Reconstruction)
• Authors: Luhu Li, Bowen Lin, Mukhtiar Khan, Shujun Fu,
• Abstract要約: 医用画像の異常検出は、アノテーションが限られており、自然な画像に比べてドメインギャップが小さいため困難である。 既存の再構成手法は、しばしば凍結した事前訓練されたエンコーダに依存し、ドメイン固有の特徴への適応を制限する。 本稿では,訓練可能なエンコーダとプロトタイプ誘導型再構成を組み合わせた統一的なフレームワークと,ダイバーシティ・アウェア・アライメント・ロス(Diversity-Aware Alignment Loss)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0924595442390774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection in medical images is challenging due to limited annotations and a domain gap compared to natural images. Existing reconstruction methods often rely on frozen pre-trained encoders, which limits adaptation to domain-specific features and reduces localization accuracy. Prototype-based learning offers interpretability and clustering benefits but suffers from prototype collapse, where few prototypes dominate training, harming diversity and generalization. To address this, we propose a unified framework combining a trainable encoder with prototype-guided reconstruction and a novel Diversity-Aware Alignment Loss. The trainable encoder, enhanced by a momentum branch, enables stable domain-adaptive feature learning. A lightweight Prototype Extractor mines informative normal prototypes to guide the decoder via attention for precise reconstruction. Our loss enforces balanced prototype use through diversity constraints and per-prototype normalization, effectively preventing collapse. Experiments on multiple medical imaging benchmarks show significant improvements in representation quality and anomaly localization, outperforming prior methods. Visualizations and prototype assignment analyses further validate the effectiveness of our anti-collapse mechanism and enhanced interpretability.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の異常検出は、アノテーションが限られており、自然な画像に比べてドメインギャップが小さいため困難である。 既存の再構成手法は、しばしば凍結した事前訓練されたエンコーダに依存し、ドメイン固有の特徴への適応を制限し、ローカライゼーションの精度を低下させる。 プロトタイプベースの学習は、解釈可能性とクラスタリングの利点を提供するが、プロトタイプの崩壊に苦しむ。 そこで本研究では,トレーニング可能なエンコーダとプロトタイプ誘導型再構成と,新たなダイバーシティ・アウェア・アライメント・ロスを組み合わせた統合フレームワークを提案する。 トレーニング可能なエンコーダは運動量分岐によって強化され、安定したドメイン適応型特徴学習を可能にする。 軽量のプロトタイプ・エクストラクターは、正確な復元のためにデコーダを注意して誘導するために、情報的な通常のプロトタイプをマイニングする。 我々の損失は、多様性の制約と原型ごとの正規化を通じて、バランスの取れたプロトタイプの使用を強制し、事実上崩壊を防ぎます。 複数の医用画像ベンチマークの実験では、表現品質と異常な局所化が大幅に改善され、先行手法よりも優れていた。 可視化とプロトタイプの割り当て分析により, 抗崩壊機構の有効性がさらに検証され, 解釈可能性も向上した。

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