Upload X線画像異常検出_技術調査報告書.md

PlaywrightMCP/X線画像異常検出_技術調査報告書.md

@@ -0,0 +1,279 @@
+# X線画像異常検出 - 最新技術調査報告書
+
+## 1. Kaggleコンペティション
+
+### 1.1 VinBigData Chest X-ray Abnormalities Detection
+**概要:**
+- 開催期間: 2020年12月 - 2021年3月
+- 主催: Vingroup Big Data Institute
+- 賞金総額: $50,000
+
+**タスク:**
+- 胸部X線画像から14種類の胸部異常を自動的に検出・位置特定
+- 18,000枚のスキャン画像（訓練15,000枚、テスト3,000枚）
+- 経験豊富な放射線科医による注釈付きデータ
+
+**評価指標:**
+- PASCAL VOC 2010 mean Average Precision (mAP) @ IoU > 0.4
+
+**データセット論文:**
+- "VinDr-CXR: An open dataset of chest X-rays with radiologist's annotations"
+
+**出典:**
+- https://www.kaggle.com/competitions/vinbigdata-chest-xray-abnormalities-detection
+
+### 1.2 その他の関連ノートブック
+- **MaskRCNN for Chest X-ray Anomaly Detection** (108 upvotes)
+  - VinBigDataコンペティション用のMask R-CNNアプローチ
+  
+- **Lungs X-Ray: Anomaly Detection** (12 upvotes)
+  - 健康な肺のみで学習し、肺炎を識別するアプローチ
+  
+- **X-Ray Baggage Scanner with YOLOv10s** (23 upvotes)
+  - YOLOv10sを使用した手荷物検査のX線異常検出
+
+**出典:**
+- https://www.kaggle.com/search?q=x-ray+anomaly+detection
+
+---
+
+## 2. Hugging Faceモデル
+
+### 2.1 主要なモデル（113件のモデルが検索された）
+
+**画像分類モデル:**
+
+1. **nickmuchi/vit-finetuned-chest-xray-pneumonia**
+   - Vision Transformer (ViT)ベース
+   - 肺炎検出用にファインチューニング
+   - 154ダウンロード、9いいね
+
+2. **keremberke/yolov8n-chest-xray-classification**
+   - YOLOv8 nanoモデル
+   - 355ダウンロード、3いいね
+
+3. **keremberke/yolov8m-chest-xray-classification**
+   - YOLOv8 mediumモデル
+   - 531ダウンロード、5いいね
+
+4. **dima806/chest_xray_pneumonia_detection**
+   - 0.1Bパラメータ
+   - 肺炎検出用
+   - 81ダウンロード、3いいね
+   - 最終更新: 2024年10月19日
+
+**画像キャプション生成モデル:**
+
+5. **AnaniyaX/tfvit-gpt2-chest-xray-captioning**
+   - ViT-GPT2による胸部X線画像のキャプション生成
+   - 27ダウンロード
+
+6. **daniyal214/finetuned-blip-chest-xrays**
+   - BLIPモデルによる胸部X線画像のキャプション生成
+   - 3ダウンロード
+
+**Text-to-Imageモデル:**
+
+7. **danyalmalik/stable-diffusion-chest-xray**
+   - 胸部X線画像生成用Stable Diffusion
+   - 15ダウンロード、6いいね
+
+**出典:**
+- https://huggingface.co/models?search=chest+xray
+
+---
+
+## 3. arXiv最新研究論文（44件の論文）
+
+### 3.1 2025年の最新研究
+
+**1. Harnessing EHRs for Diffusion-based Anomaly Detection on Chest X-rays**
+- 著者: Harim Kim, Yuhan Wang, Minkyu Ahn, Heeyoul Choi, Yuyin Zhou, Charmgil Hong
+- 会議: MICCAI 2025 early accept
+- 発表日: 2025年5月22日
+- 内容: 電子健康記録(EHR)を活用した拡散モデルベースの異常検出
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2505.17311
+
+**2. Perceptual Evaluation of GANs and Diffusion Models for Generating X-rays**
+- 著者: Gregory Schuit, Denis Parra, Cecilia Besa
+- 会議: MICCAI 2025 Workshop on Human-AI Collaboration
+- 発表日: 2025年8月9日
+- 内容: GANと拡散モデルによるX線画像生成の知覚評価
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2508.07128
+
+### 3.2 2024年の重要研究
+
+**3. Position-Guided Prompt Learning for Anomaly Detection in Chest X-Rays**
+- 著者: Zhichao Sun, Yuliang Gu, Yepeng Liu, Zerui Zhang, Zhou Zhao, Yongchao Xu
+- 会議: MICCAI 2024 Early Accept
+- 発表日: 2024年5月20日
+- 内容: 位置情報を活用したプロンプト学習による胸部X線の異常検出
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2405.11976
+
+**4. MedIAnomaly: A comparative study of anomaly detection in medical images**
+- 著者: Yu Cai, Weiwen Zhang, Hao Chen, Kwang-Ting Cheng
+- ジャーナル: Medical Image Analysis, 2025
+- 発表日: 2024年4月6日
+- 内容: 医療画像における異常検出の包括的比較研究
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2404.04518
+
+**5. Training Better Deep Learning Models Using Human Saliency**
+- 著者: Aidan Boyd, Patrick Tinsley, Kevin W. Bowyer, Adam Czajka
+- 発表日: 2024年10月21日
+- 内容: 人間の注視点情報を活用した深層学習モデルの改善（CYBORG手法）
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2410.16190
+
+**6. Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging**
+- 著者: Cosmin I. Bercea, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert, Julia A. Schnabel
+- 発表日: 2024年1月19日
+- 内容: 医療画像における普遍的な教師なし異常検出
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2401.10637
+
+### 3.3 重要な先行研究（2021-2023）
+
+**7. SQUID: Deep Feature In-Painting for Unsupervised Anomaly Detection**
+- 著者: Tiange Xiang, Yixiao Zhang, Yongyi Lu, Alan L. Yuille, Chaoyi Zhang, Weidong Cai, Zongwei Zhou
+- 会議: CVPR 2023
+- 発表日: 2021年11月26日
+- 内容: 空間認識メモリキューを用いた教師なし異常検出
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2111.13495
+
+**8. Self-supervised Pseudo Multi-class Pre-training for Unsupervised Anomaly Detection**
+- 著者: Yu Tian, Fengbei Liu, Guansong Pang, et al.
+- ジャーナル: Medical Image Analysis
+- 発表日: 2021年9月3日
+- 内容: 自己教師あり学習による疑似マルチクラス事前学習
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2109.01303
+
+**9. Dual-Distribution Discrepancy for Anomaly Detection in Chest X-Rays**
+- 著者: Yu Cai, Hao Chen, Xin Yang, Yu Zhou, Kwang-Ting Cheng
+- 会議: MICCAI 2022 Early Accept
+- ジャーナル: Medical Image Analysis, 2023
+- 発表日: 2022年6月8日
+- 内容: 二重分布の差異を用いた胸部X線の異常検出
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2206.03935
+
+**10. AMAE: Adaptation of Pre-Trained Masked Autoencoder**
+- 著者: Behzad Bozorgtabar, Dwarikanath Mahapatra, Jean-Philippe Thiran
+- 会議: MICCAI 2023
+- 発表日: 2023年7月24日
+- 内容: 事前学習済みマスク付きオートエンコーダーの適応
+- 出典: https://arxiv.org/abs/2307.12721
+
+---
+
+## 4. 主要技術トレンドまとめ
+
+### 4.1 使用されている主要アーキテクチャ
+
+1. **Vision Transformer (ViT)ベース**
+   - 自己注意機構を活用した画像認識
+   - ファインチューニングによる高精度検出
+
+2. **YOLOv8シリーズ**
+   - リアルタイム物体検出
+   - nano, small, mediumなど複数バリエーション
+
+3. **Masked Autoencoder (MAE)**
+   - 自己教師あり学習
+   - 事前学習済みモデルの適応
+
+4. **拡散モデル (Diffusion Models)**
+   - 異常検出への応用
+   - EHRデータとの統合
+
+5. **GAN (Generative Adversarial Networks)**
+   - 合成画像生成
+   - データ拡張
+
+### 4.2 主要アプローチ
+
+**教師なし学習 (Unsupervised Learning):**
+- 正常データのみで学習し異常を検出
+- Dual-distribution discrepancy
+- メモリベースアプローチ（SQUID）
+
+**弱教師あり学習 (Weakly Supervised Learning):**
+- 放射線レポートからの情報抽出
+- 解剖学的ガイダンスの活用
+
+**自己教師あり学習 (Self-Supervised Learning):**
+- 疑似マルチクラス事前学習
+- マスク付きオートエンコーダー
+
+**人間の知覚情報の活用:**
+- 注視点情報（Saliency）の統合
+- CYBORG, MENTOR手法
+
+### 4.3 評価指標
+
+- **mean Average Precision (mAP)** @ IoU > 0.4
+- **AUROC (Area Under ROC Curve)**
+- **Dice係数**（セグメンテーション用）
+
+### 4.4 データセット
+
+- **VinDr-CXR**: 18,000枚の注釈付き胸部X線画像
+- **ChestX-ray14**: NIHによる大規模データセット
+- **CheXpert**: スタンフォード大学のデータセット
+- **MIMIC-CXR**: MITとベス・イスラエル・ディーコネス医療センターのデータセット
+
+---
+
+## 5. 推奨される実装アプローチ
+
+### 5.1 初級レベル
+1. **YOLOv8を使用した分類**
+   - Hugging Faceの事前学習済みモデルを使用
+   - ファインチューニングで精度向上
+
+### 5.2 中級レベル
+2. **Vision Transformerベースの検出**
+   - ViTモデルのファインチューニング
+   - 位置情報を考慮した異常検出
+
+### 5.3 上級レベル
+3. **教師なし異常検出**
+   - Dual-distribution discrepancyアプローチ
+   - Masked Autoencoderの適応
+   - 拡散モデルベースの異常検出
+
+4. **マルチモーダル学習**
+   - X線画像 + 電子健康記録（EHR）
+   - 画像 + テキストレポート
+
+---
+
+## 6. 今後の展望
+
+1. **基盤モデル (Foundation Models)** の活用
+   - 大規模事前学習モデルの医療画像への適応
+
+2. **説明可能AI (Explainable AI)**
+   - 異常検出結果の可視化と解釈
+
+3. **リアルタイム推論**
+   - エッジデバイスでの高速処理
+
+4. **マルチモーダル統合**
+   - 画像、テキスト、数値データの統合的活用
+
+---
+
+## 参考文献
+
+### Kaggle
+- VinBigData Competition: https://www.kaggle.com/competitions/vinbigdata-chest-xray-abnormalities-detection
+- Search Results: https://www.kaggle.com/search?q=x-ray+anomaly+detection
+
+### Hugging Face
+- Models: https://huggingface.co/models?search=chest+xray
+
+### arXiv Papers
+- 最新研究（2024-2025）: https://arxiv.org/search/?query=chest+x-ray+anomaly+detection
+- 個別論文URLは各セクション参照
+
+---
+
+**調査日時:** 2025年10月8日  
+**調査方法:** Playwright MCPを使用した自動情報収集