DISYRE: Diffusion-Inspired Synthetic Restoration for Unsupervised Anomaly Detection

核心概念

Diffusion-Inspired Synthetic Restoration (DISYRE) improves Unsupervised Anomaly Detection in medical images by replacing Gaussian noise with synthetic anomalies.

摘要

Abstract:

• Unsupervised Anomaly Detection (UAD) aims to identify anomalies without annotations.
• Diffusion models learn to modify inputs to increase the probability of belonging to a desired distribution.
• DISYRE replaces Gaussian noise with synthetic anomalies for UAD in medical images.

Introduction:

• UAD in medical image analysis detects irregularities without annotations.
• Generative models like variational autoencoders are used for anomaly detection.
• Restoration-based methods remove local anomalies from images.

Method:

• Synthetic anomaly generation involves corrupting images with foreign patches.
• Forward and backward corruption processes are defined to gradually corrupt images.
• Anomaly Score is defined as the accumulation of absolute gradients during restoration.

Experiments:

• Brain MRI datasets like CamCAN, ATLAS, and BraTS are used for evaluation.
• DISYRE outperforms other methods in two out of three datasets.
• Performance metrics like Average Precision and Dice score are used for evaluation.

Discussion & Conclusion:

• DISYRE improves anomaly detection in medical images.
• Different anomaly profiles are restored at different t values.
• DISYRE shows robustness to step size hyper-parameter choice.

Compliance with Ethical Standards:

• The study used human subject data available in open access.
• Ethical approval was not required.

Acknowledgments:

• Bernhard Kainz received support from the ERC project MIA-NORMAL.
• Matthew Baugh received a UKRI DTP award.

References:

• Various references on deep learning in medical image analysis and anomaly detection methods.

统计

Diffusion models learn to modify inputs x to increase the probability of it belonging to a desired distribution.
DISYRE substantially outperforms other methods in two out of the three tasks.
Synthetic anomalies are used for UAD in medical images.

引用

"DISYRE opens a new route to leverage diffusion-like models in medical image analysis."
"DISYRE substantially outperforms other UAD baseline methods in two out of three datasets."

从中提取的关键见解

DISYRE

by Sergio Naval... 在 arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.15453.pdf

更深入的查询

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