Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Iterative Reconstruction: One-Shot Universal Anomaly Detection

論文の概要: Semantic Iterative Reconstruction: One-Shot Universal Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23766v1
Date: Tue, 24 Mar 2026 22:57:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.047783
Title: Semantic Iterative Reconstruction: One-Shot Universal Anomaly Detection
Title（参考訳）: 意味的反復再建 : ワンショットユニバーサル異常検出
Abstract要約: 非監督的医学的異常検出は、正常なトレーニングサンプルの不足によって著しく制限される。多様な医療領域にまたがる異常を1つの普遍モデルで検出できる枠組みを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2916666285315344
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Unsupervised medical anomaly detection is severely limited by the scarcity of normal training samples. Existing methods typically train dedicated models for each dataset or disease, requiring hundreds of normal images per task and lacking cross-modality generalization. We propose Semantic Iterative Reconstruction (SIR), a framework that enables a single universal model to detect anomalies across diverse medical domains using extremely few normal samples. SIR leverages a pretrained teacher encoder to extract multi-scale deep features and employs a compact up-then-down decoder with multi-loop iterative refinement to enforce robust normality priors in deep feature space. The framework adopts a one-shot universal design: a single model is trained by mixing exactly one normal sample from each of nine heterogeneous datasets, enabling effective anomaly detection on all corresponding test sets without task-specific retraining. Extensive experiments on nine medical benchmarks demonstrate that SIR achieves state-of-the-art under all four settings -- one-shot universal, full-shot universal, one-shot specialized, and full-shot specialized -- consistently outperforming previous methods. SIR offers an efficient and scalable solution for multi-domain clinical anomaly detection. Code is available at https://github.com/jusufzn212427/sir4ad.
Abstract（参考訳）: 非監督的医学的異常検出は、正常なトレーニングサンプルの不足によって著しく制限される。既存の方法では、データセットや疾患ごとに専用のモデルをトレーニングし、タスク毎に数百の通常のイメージを必要とし、モダリティの一般化を欠いている。極めて少数のサンプルを用いて,多様な医療領域にまたがる異常を単一の普遍モデルで検出できるフレームワークであるSemantic Iterative Reconstruction (SIR)を提案する。 SIRは、訓練済みの教師エンコーダを利用して、マルチスケールの深い特徴を抽出し、マルチループイテレーティブな改善を施したコンパクトなアップザインダウンデコーダを用いて、深い特徴空間における堅牢な正規性を強制する。単一のモデルは、9つの異種データセットのそれぞれから、正確に1つの正常なサンプルを混合して訓練され、タスク固有のリトレーニングなしで、対応するすべてのテストセットに対して効果的な異常検出を可能にする。 9つの医療ベンチマークに関する大規模な実験によると、SIRは全4つの設定(ワンショットユニバーサル、フルショットユニバーサル、ワンショットスペシャル、フルショットスペシャル)において、従来手法を一貫して上回っている。 SIRは、多領域臨床異常検出のための効率的でスケーラブルなソリューションを提供する。コードはhttps://github.com/jusufzn212427/sir4adで入手できる。

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