| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-21 13:35 Simplex Noiseを用いた拡散モデルとProgressive Mask Refinementによる医用画像中の異常領域の検出 ○飛世裕貴（名工大）・橋本正弘（慶大）・明石敏昭（順天堂大）・本谷秀堅（名工大）  PRMU2024-36 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では自己符号化器として拡散モデルを用いる異常検知法を提案する．拡散モデルによる自己符号化器は，入力画像にノイズを加えることで符号化し，逆拡散することにより復号する．逆拡散過程を正常画像のみに基づく学習により構築することで，入力画像中の異常部位が復号画像に含まれないことを期待する．しかし，ガウシアンノイズを利用する典型的な拡散モデルを用いると異常検知精度が高くなりにくい．本稿では，ガウシアンノイズではなく多種類のSimplex Noiseを符号化に利用し，Progressive Mask Refinementを適用することにより異常検知精度を改善できることを示す． |
| （英） | In this paper, we propose an anomaly detection method that uses a diffusion model as an autoencoder. The diffusion model-based autoencoder encodes an input image by adding noise, and then decodes it by denoising. By constructing the denoising process by learning only on normal images, we expect that anomaly regions in an input image will not be included in the decoded image. However, when using a typical diffusion model that uses Gaussian noise, it is difficult to improve the accuracy of anomaly detection. In this paper, we show that the accuracy of anomaly detection can be improved by using various types of Simplex Noise instead of Gaussian noise for encoding and applying Progressive Mask Refinement. | |
| キーワード | （和） | 医用画像処理 / 異常検知 / 拡散モデル / 教師なし学習 / / / / |
| （英） | Medical Imaging / Anomaly Detection / Diffusion Models / unsupervised learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 336, PRMU2024-36, pp. 18-23, 2025年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2024-36 | |
| 発行日 | 2025-01-14 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2024-36 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM VRSJ-SIG-MR MVE |
| 開催期間 | 2025-01-21 - 2025-01-22 |
| 開催地（和） | 九州大学 伊都キャンパス 椎木講堂 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用・健康のためのCV/PR/XR技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2025-01-PRMU-CVIM-SIG-MR-MVE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Simplex Noiseを用いた拡散モデルとProgressive Mask Refinementによる医用画像中の異常領域の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Anomaly Region Detection in Medical Images using Diffusion Models with Simplex Noise and Progressive Mask Refinement |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 医用画像処理 / Medical Imaging |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(3)（和/英） | 拡散モデル / Diffusion Models |
| キーワード(4)（和/英） | 教師なし学習 / unsupervised learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飛世 裕貴 / Hiroki Tobise / トビセ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 正弘 / Masahiro Hashimoto / ハシモト マサヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 明石 敏昭 / Toshiaki Akashi / アカシ トシアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 順天堂大学 (略称： 順天堂大) Juntendo University (略称： Juntendo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-21 13:35:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2024-36 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.336 |
| ページ範囲 | pp.18-23 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-14 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]