論文の概要: Dual-Mode Deep Anomaly Detection for Medical Manufacturing: Structural Similarity and Feature Distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05796v1
• Date: Sat, 06 Sep 2025 18:17:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.718093
• Title: Dual-Mode Deep Anomaly Detection for Medical Manufacturing: Structural Similarity and Feature Distance
• Title（参考訳）: 医療製造におけるデュアルモード深部異常検出 : 構造的類似性と特徴距離
• Authors: Julio Zanon Diaz, Georgios Siogkas, Peter Corcoran,
• Abstract要約: 本研究では,2つの注意誘導型オートエンコーダアーキテクチャを提案する。 1つは構造的類似性に基づく異常スコア(4-MS-SSIM)を使用し、軽量で正確なリアルタイム欠陥検出を提供する。 第二に、マハラノビス(Mahalanobis)による遅延特性の低減による特徴距離アプローチを適用し、監視監視のための分布シフトに対する高い感度を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.467339701756281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automating visual inspection in medical device manufacturing remains challenging due to small and imbalanced datasets, high-resolution imagery, and stringent regulatory requirements. This work proposes two attention-guided autoencoder architectures for deep anomaly detection designed to address these constraints. The first employs a structural similarity-based anomaly score (4-MS-SSIM), offering lightweight and accurate real-time defect detection, yielding ACC 0.903 (unsupervised thresholding) and 0.931 (supervised thresholding) on the - Surface Seal Image - Test split with only 10% of defective samples. The second applies a feature-distance approach using Mahalanobis scoring on reduced latent features, providing high sensitivity to distributional shifts for supervisory monitoring, achieving ACC 0.722 with supervised thresholding. Together, these methods deliver complementary capabilities: the first supports reliable inline inspection, while the second enables scalable post-production surveillance and regulatory compliance monitoring. Experimental results demonstrate that both approaches surpass re-implemented baselines and provide a practical pathway for deploying deep anomaly detection in regulated manufacturing environments, aligning accuracy, efficiency, and the regulatory obligations defined for high-risk AI systems under the EU AI Act.
• Abstract（参考訳）: 医療機器製造における視覚検査の自動化は、小さく不均衡なデータセット、高解像度の画像、厳格な規制要件のために依然として困難である。 本研究は、これらの制約に対処するために設計された深部異常検出のための2つの注意誘導型オートエンコーダアーキテクチャを提案する。 1つは構造的類似性に基づく異常スコア(4-MS-SSIM)を使用し、軽量で正確なリアルタイムの欠陥検出を提供し、-Surface Seal ImageでACC 0.903と0.931(教師なししきい値)を得る。 第二に、Mahalanobis を用いた機能距離アプローチを適用し、監視監視のための分散シフトに高い感度を与え、制御しきい値付きACC 0.722を達成した。 ひとつは信頼性の高いインラインインスペクションをサポートし、もうひとつはスケーラブルなポストプロダクション監視と規制コンプライアンス監視を可能にする。 実験結果は、両アプローチが再実装されたベースラインを超え、規制された製造環境において深い異常検出を展開し、正確性、効率、EU AI法に基づくリスクの高いAIシステムのために定義された規制義務を整合させる実践的な経路を提供することを示した。

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