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Alignment-Aware 3D Point Cloud Anomaly Detection with Adversarial Normalizing Flows
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AI
DOI：10.3390/make8070206.png)
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摘要
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检测三维点云中局部形态异常具有挑战性，因为几何偏差与刚性姿态变化、残留配准误差、采样噪声和个体间差异相互纠缠。这一难题在神经影像学转化研究中尤为突出，因为异常形状变化可能细微且异常标注数据稀少。我们提出了一种无监督框架AdvFlow3D-AD，将三维异常检测表述为两阶段分解问题。首先，通过快速全局配准结合多尺度迭代最近点优化建立共同几何参考框架，并减少刚性体无关变异。其次，采用对抗正则化的归一化流模型学习对齐法向坐标的残差分布，基于与学习所得正常隐式支撑集的距离生成局部异常分数。在正常数据上的百分位校准可定义可解释的点级和对象级操作点，无需训练时依赖异常样本。我们在Real3D-AD和Anomaly ShapeNet3D数据集上评估了AdvFlow3D-AD，在Real3D-AD上获得点级受试者工作特征曲线下面积（AUROC）0.747，在Anomaly ShapeNet3D上获得对象级AUROC 0.816。此外，我们针对儿科围产期窒息病例开展了一项探索性神经发育脑形态案例研究。结果生成的异常图在神经放射学评估下，在解剖学上合理的海马体和小脑区域表现出定性空间一致性。这些结果提示，当异常标签有限时，分离几何无关变异与残留形态有助于实现可解释的异常定位。
Keyword:
3D anomaly detection
adversarial training
point cloud alignment
neurodevelopmental disorders
normalizing flows
期刊
M
IF:
6
论文数:
832
被引数:
1.8K
机构
引用论文
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