Time Series Anomaly Detection using Diffusion-based Models

Diffusion models have been recently used for anomaly detection (AD) in images. In this paper we investigate whether they can also be leveraged for AD on multivariate time series (MTS). We test two diffusion-based models and compare them to several strong neural baselines. We also extend the PA%K protocol, by computing a ROCK-AUC metric, which is agnostic to both the detection threshold and the ratio K of correctly detected points. Our models outperform the baselines on synthetic datasets and are competitive on real-world datasets, illustrating the potential of diffusion-based methods for AD in multivariate time series.Comment: Accepted at the AI4TS workshop of the 23rd IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2023), 9 pages, 7 figures, 2 table

AnoShift: A Distribution Shift Benchmark for Unsupervised Anomaly Detection

Analyzing the distribution shift of data is a growing research direction in nowadays Machine Learning (ML), leading to emerging new benchmarks that focus on providing a suitable scenario for studying the generalization properties of ML models. The existing benchmarks are focused on supervised learning, and to the best of our knowledge, there is none for unsupervised learning. Therefore, we introduce an unsupervised anomaly detection benchmark with data that shifts over time, built over Kyoto-2006+, a traffic dataset for network intrusion detection. This type of data meets the premise of shifting the input distribution: it covers a large time span ($10$ years), with naturally occurring changes over time (eg users modifying their behavior patterns, and software updates). We first highlight the non-stationary nature of the data, using a basic per-feature analysis, t-SNE, and an Optimal Transport approach for measuring the overall distribution distances between years. Next, we propose AnoShift, a protocol splitting the data in IID, NEAR, and FAR testing splits. We validate the performance degradation over time with diverse models, ranging from classical approaches to deep learning. Finally, we show that by acknowledging the distribution shift problem and properly addressing it, the performance can be improved compared to the classical training which assumes independent and identically distributed data (on average, by up to $3\%$ for our approach). Dataset and code are available at https://github.com/bit-ml/AnoShift/

Rethinking the Authorship Verification Experimental Setups

One of the main drivers of the recent advances in authorship verification is the PAN large-scale authorship dataset. Despite generating significant progress in the field, inconsistent performance differences between the closed and open test sets have been reported. To this end, we improve the experimental setup by proposing five new public splits over the PAN dataset, specifically designed to isolate and identify biases related to the text topic and to the author's writing style. We evaluate several BERT-like baselines on these splits, showing that such models are competitive with authorship verification state-of-the-art methods. Furthermore, using explainable AI, we find that these baselines are biased towards named entities. We show that models trained without the named entities obtain better results and generalize better when tested on DarkReddit, our new dataset for authorship verification.Comment: Accepted as a short paper at the EMNLP 2022 conference. 10 pages, 5 figures, 9 table

Prosthetic valve endocarditis (Review article)

IMSP Institutul de Cardiologie, Laboratorul ştiinţific de chirurgie al viciilor cardiace dobânditeScopul lucrării: sunt puse în discuţie unele aspecte ce ţin de patogeneza, microbiologia, morfologia, diagnosticul clinic şi instrumental, metodele de tratament al endocarditei protezelor valvulare (EPV). Materiale şi metode: articolul prezintă o sinteză a literaturii ce cuprinde mai multe surse bibliografice de ultima oră la aceasta temă. Rezultate: datele expuse nu confirmă o diferenţă clară în frecvenţa EPV între protezele mecanice şi cele biologice. Riscul infecţiilor cauzate de proteză este cel mai mare în primele 3-6 luni postoperator, ulterior scade cu câte 0,4-1,2 % pe an. Ca agent patogen în primul an postoperator predomină S.epidermidis, 87% din acestea sunt meticilin rezistente. Ecografia transesofagiană are o sensibilitate de diagnostic al disfuncţiilor cauzate de EPV în proporţie de 82-96%. Concluzii: standardul de aur în diagnosticul EPV rămâne obţinerea culturilor sangvine şi controlul ecocardiografic în dinamică. Tratamentul chirurgical este obligatoriu în cazurile de EPV agresivă, având avantaje în comparaţie cu tratamentul conservator şi având o recurenţă mică a infecţiei în perioada de durată

Probabilistically Rewired Message-Passing Neural Networks

Message-passing graph neural networks (MPNNs) emerged as powerful tools for processing graph-structured input. However, they operate on a fixed input graph structure, ignoring potential noise and missing information. Furthermore, their local aggregation mechanism can lead to problems such as over-squashing and limited expressive power in capturing relevant graph structures. Existing solutions to these challenges have primarily relied on heuristic methods, often disregarding the underlying data distribution. Hence, devising principled approaches for learning to infer graph structures relevant to the given prediction task remains an open challenge. In this work, leveraging recent progress in exact and differentiable $k$-subset sampling, we devise probabilistically rewired MPNNs (PR-MPNNs), which learn to add relevant edges while omitting less beneficial ones. For the first time, our theoretical analysis explores how PR-MPNNs enhance expressive power, and we identify precise conditions under which they outperform purely randomized approaches. Empirically, we demonstrate that our approach effectively mitigates issues like over-squashing and under-reaching. In addition, on established real-world datasets, our method exhibits competitive or superior predictive performance compared to traditional MPNN models and recent graph transformer architectures

Endocardita infecţioasă: definiţie şi clasificare

Most of diseases, being diagnosed two-three centuries ago, have passed through a lot of modifi cations including defi nitions and classifi cations. These modifi cations, which are referred to the infective endocarditis, are described in this paper

Tratamentul chirurgical în endocardita infecţioasă a părţilor drepte ale cordului

Studiul este bazat pe analiza datelor ale 28 de pacienţi operaţi cu clinică de endocardită infecţioasă de valvă tricuspidiană. În afecţiunile primare (9 cazuri) cauzele afectării infecţioase au fost narcomania, prezenţa îndelungată a cateterelor venoase, electroadele intracardiace ale sistemelor de ECS, infecţiile ginecologice şi nazocomiale, iar în cele secundare (19 cazuri) asocierea cu MCC, reumatismul, endocardita de proteză valvulară. Necesitatea tratamentului chirurgical a apărut în infecţiile incurabile cu hemodinamică grav compromisă. Au fost efectuate 32 de operaţii: 16 – vegetectomie cu procedee reconstructive valvulare, 14 – substituiri valvulare cu proteze biologice şi 2 mecanice. Letalitatea postoperatorie a alcătuit 3,6 % (1 caz). Diagnosticul precoce, terapia agresivă antimicrobiană şi asanarea chirurgicală a focarelor de infecţie majore au o importanţă decisivă pentru supravieţuirea pacienţilor cu endocardită infecţioasă a părţilor drepte ale cordului

Diagnosticul şi tratamentul chirurgical al tumorilor cardiace

Metoda de elecţie pentru diagnosticarea disfuncţiilor de proteze valvulare este ecocardiografi a transtoracică şi transesofagiană (Doppler şi 2D). În cazul nostru pacienţii cu obstrucţii valvulare (panusuri şi trombi) au fost examinaţi prin ecocardiografi e transtoracică. Au fost cercetate jetul transvalvular cu calcularea GP maximal, mediu şi orice formaţiune cu ecogenitate sporită, care provoca obstrucţie valvulară la protezele mecanice în poziţie mitrală şi aortică. De asemenea, s-a efectuat un studiu retrospectiv pe un lot de pacienţi cu valve implantate de diferit model şi a fost calculată incidenţa trombozei de proteză şi a complicaţiilor trombembolice în funcţie de tipul şi designul val-188 velor. Pentru a obţine o evaluare mai corectă şi o specifi care mai exactă a etiologiei disfuncţiei este necesară evaluarea valvelor protezate prin ecocardiografi e transesofagiană

Argumentarea tacticii active în tratamentul chirurgical al insuficienţei mitrale ischemice

By-passul coronarian efectuat izolat nu contribuie la regresia insufi cienţei mitrale ishemice de gardul II, iar în 25% de cazuri în perioada de lungă durată IMI progresează. Insufi cienţa mitrală ishemică poate fi considerată un marker al remodelării ventriculare în cardiopatia ischemică, iar neglijarea regurgitaţiilor lasă amprentă asupra letalităţii postoperatorii şi stabilităţii rezultatelor pe o perioadă de lungă durată

Tratamentul contemporan al trombozei de proteză valvulară cardiacă

Tromboza de proteză valvulară cardiacă reprezintă o complicaţie extrem de gravă în chirurgia inimii. Tratamentul acesteia poate fi medical, prin tromboliză, sau chirurgical, cu uşor accent pe acesta din urmă, dar fără recomandări ferme. Metoda de rezolvare a trombozei, prin intermediul intervenţiilor chirurgicale cardiace tradiţionale, rămăne a fi una difi cilă, cu un grad sporit de mortalitate postoperatorie. Experienţa de 4 ani a Clinicii de Chirurgie a Inimii în domeniul trombolizei medicamentoase denotă un succes în soluţionarea trombozelor de proteză valvulară cardiacă, dimiunând semnifi cativ indicatorii de mortalitate în rândurile pacienţilor cu complicaţia dată