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J-GLOBAL ID：202202257221252034   整理番号：22A0890383

改良型敵対自動エンコーダを用いた医用画像のための教師なし深層異常検出【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Deep Anomaly Detection for Medical Images Using an Improved Adversarial Autoencoder

著者 (6件)： Zhang Haibo (Taizhou Central Hospital (Taizhou University Hospital), Taizhou University, Zhejiang, China) ,  Guo Wenping (Taizhou Central Hospital (Taizhou University Hospital), Taizhou University, Zhejiang, China) ,  Guo Wenping (College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing, China) ,  Zhang Shiqing (Taizhou Central Hospital (Taizhou University Hospital), Taizhou University, Zhejiang, China) ,  Lu Hongsheng (Taizhou Central Hospital (Taizhou University Hospital), Taizhou University, Zhejiang, China) ,  Zhao Xiaoming (Taizhou Central Hospital (Taizhou University Hospital), Taizhou University, Zhejiang, China)
資料名： Journal of Digital Imaging  (Journal of Digital Imaging)
巻： 35  号： 2  ページ： 153-161  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4566A  ISSN： 0897-1889  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常検出は,乳癌,網膜,肺病変および皮膚疾患のような医療診療の様々な疾患に応用されている。しかし,実世界異常検出では,多数の健康サンプルが存在するが,非常に少ない病気サンプルが存在する。異常検出におけるデータ不均衡の問題を軽減するために,本論文は,畳み込みブロック(CCB)のチェーンと呼ばれるモジュールが,敵対的オートエンコーダで使われる従来のスキップ接続の代わりに採用される,改良敵対的オートエンコーダに基づく深い異常検出のための教師なし学習方法を提案する。このようなCCB接続は,大域的および局所情報の両方を保存するだけでなく,符号化特徴と対応する復号化特徴の間の意味的不均衡の問題を緩和する,直接接続を介してかなりの利点を提供する。したがって,提案方法は,画像空間と潜在ベクトル空間の両方内の正常サンプルの分布を捉えることができる。訓練フェーズ中の両空間内の再構成誤差を最小化することにより,試験フェーズ中のより高い再構成誤差は異常を示す。提案手法は,正常サンプルの分布を学習するために,健常者のみに訓練され,教師なし方法で正常性の分布から高偏差に基づく病気サンプルを検出することができる。異なる分野からの複数のデータセットに対する実験結果は,提案した方法が最先端の方法に対して優れた性能を与えることを実証した。Copyright The Author(s) under exclusive licence to Society for Imaging Informatics in Medicine 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検出 ,  畳込み ,  符号化 ,  ベクトル空間 ,  網膜 ,  チェーン ,  教師なし学習 ,  皮膚病 ,  異常 ,  復号化 ,  *符号器 ,  再構成 ,  *医用画像 ,  乳房腫瘍 ,  肺疾患
準シソーラス用語： 異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深い異常検出 ,  医用画像 ,  教師なし ,  敵対的オートエンコーダ ,  畳込みブロックの連鎖

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 敵対 ,  エンコーダ ,  医用画像 ,  教師 ,  深層 ,  異常検出