論文の概要: DINO-AD: Unsupervised Anomaly Detection with Frozen DINO-V3 Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03870v1
• Date: Sat, 31 Jan 2026 15:35:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.180819
• Title: DINO-AD: Unsupervised Anomaly Detection with Frozen DINO-V3 Features
• Title（参考訳）: DINO-AD:凍結したDINO-V3特徴による教師なし異常検出
• Authors: Jiayu Huo, Jingyuan Hong, Liyun Chen,
• Abstract要約: 医用画像における非教師付き異常検出(AD)は,画素レベルのアノテーションに頼ることなく異常領域を識別することを目的としている。 DINO-V3表現に基づく新しい異常検出フレームワークDINO-ADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5706807952547635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Unsupervised anomaly detection (AD) in medical images aims to identify abnormal regions without relying on pixel-level annotations, which is crucial for scalable and label-efficient diagnostic systems. In this paper, we propose a novel anomaly detection framework based on DINO-V3 representations, termed DINO-AD, which leverages self-supervised visual features for precise and interpretable anomaly localization. Specifically, we introduce an embedding similarity matching strategy to select a semantically aligned support image and a foreground-aware K-means clustering module to model the distribution of normal features. Anomaly maps are then computed by comparing the query features with clustered normal embeddings through cosine similarity. Experimental results on both the Brain and Liver datasets demonstrate that our method achieves superior quantitative performance compared with state-of-the-art approaches, achieving AUROC scores of up to 98.71. Qualitative results further confirm that our framework produces clearer and more accurate anomaly localization. Extensive ablation studies validate the effectiveness of each proposed component, highlighting the robustness and generalizability of our approach.
• Abstract（参考訳）: 医用画像における非教師付き異常検出(AD)は、スケーラブルでラベル効率のよい診断システムに欠かせない画素レベルのアノテーションに頼ることなく、異常領域を識別することを目的としている。 本稿では,DINO-V3表現に基づく新たな異常検出フレームワークDINO-ADを提案する。 具体的には,通常の特徴の分布をモデル化するために,意味的に整合したサポートイメージと,前景を意識したK平均クラスタリングモジュールを選択するための埋め込み類似性マッチング戦略を導入する。 異常マップは、クエリ機能とクラスタ化された正規埋め込みを比較することで、コサイン類似性を通じて計算される。 脳と肝の両方のデータセットに対する実験結果から,AUROCスコア98.71を達成し,最先端の手法と比較して,本手法が優れた定量的性能を発揮することが示された。 定性的結果は、我々のフレームワークがより明確でより正確な異常な局在を生成することをさらに確認する。 広範囲にわたるアブレーション研究は,提案する各成分の有効性を検証し,本手法の堅牢性と一般化性を強調した。

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