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論文要約:HealthyGAN

2022/09/15に公開約1,500字

HealthyGAN: Learning from Unannotated Medical Images to Detect Anomalies Associated with Human Disease

概要

画像生成ネットワーク(GAN)を用いた異常検知において、正常画像だけでなく、正常/異常不明の画像も合わせて学習(HealthyGAN)。精度向上。

書誌情報

2022/9/5
Md Mahfuzur Rahman Siddiquee
アリゾナ州立大学
https://arxiv.org/abs/2209.01822

背景

先行技術
画像生成ネットワークで正常画像のみを学習。
入力画像と生成した出力画像の差が大きい領域を病変と判定。

正常/異常不明の大量の画像も利用したい。

方法

正常画像だけでなく、正常/異常不明の画像も利用。
正常/異常不明の画像を正常画像に変換するように学習。
入力画像と生成した出力画像の差が大きい領域を病変と判定。

正常/異常不明のデータセットAと正常のみのデータセットBの2つを用いる。

不明Aまたは正常Bから中間正常Bintを生成。
不明Aの生成A' = 被写体領域A  + 背景領域Bint。
正常Bの生成B' = 被写体領域Bint + 背景領域A。

Discriminator
 正常BをReal、不明Aの生成B'をFakeと識別するように学習(Adversarial Loss)。

Generator
 正常Bから中間正常Bintを生成するように学習(Identity Loss)
 不明Aから生成A'を生成するように学習(Reconstruction Loss)。→背景のみ学習
 Discriminatorが不明Aの生成B'、正常Bの生成B'両方をRealと誤識別するように学習(Adversarial Loss)。

→不明Aの用途
 Discriminatorは不明Aの生成B'のみFakeと識別するように学習(正常Bの生成B'は学習していない)
 GeneratorはDiscriminatorが不明Aの生成B'、正常Bの生成B'両方をRealと誤識別するように学習

結果

3つのデータセット(COVID-19、Chest X-ray 14 Diseases、Migraine)で6つの従来技術(ALAD、ALOCC、f-AnoGAN、Ganomaly、Padim、PatchCore)と比較。sota。

Discussion

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