Jun, 2018

现实世界中的深度生成模型：医学图像的开放挑战

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TL;DR本文探讨使用最新的基于自动编码器的深度生成模型，例如变分自动编码器和对抗性自动编码器，在医学成像中运用于异常检测一项任务。结果表明，深度生成模型在异常检测方面存在挑战，但可以提供给研究人员一个方便的医学成像数据集。
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发现论文，激发创造
  • 医学影像数据增强的深度学习方法综述

    深度生成模型在医学图像增强中的应用和潜力是本综述的重点，旨在通过人工合成更真实多样且符合数据真实分布的数据样本来改善医学图像分析中深度学习算法的性能，涵盖了三种类型的深度生成模型：变分自编码器、生成对抗网络和扩散模型。

    Jul, 2023

  • 用深度自编码模型进行脑 MR 图像无监督异常分割

    本篇研究论文提出利用深度空间自编码模型对 2D 脑磁共振成像进行正常解剖学变异的捕获，并将输入图像与完成的重构进行比较来检测和勾画异常，该方法在标准深度表征学习上施加的潜在空间和对抗性训练的限制，进一步提高了分割性能。

    Apr, 2018

  • 基于深度生成模型的假健康图像重建用于异常检测的评估：以脑部 FDG PET 为例

    基于模拟现实异常图像的伪健康重建方法的评估程序，旨在提前检测特定于痴呆症如阿尔茨海默病的神经退行性标志物。

    Jan, 2024

  • 医学异常检测的扩散模型

    我们提出了一种基于去噪扩散内隐模型的弱监督异常检测方法，结合分类器指导进行病态和健康主体之间的图像翻译，生成非常详细的异常地图，无需复杂的训练过程。

    Mar, 2022

  • 使用生成对抗网络进行无监督异常检测以引导标志物发现

    运用无监督学习的方法，基于深度卷积生成对抗网络提出一种新的异常检测方案 AnoGAN，在视网膜光学相干断层成像（OCT）中成功地识别出包括视网膜液体或增强反射点在内的异常图像。

    Mar, 2017

  • 使用变分自动编码器进行无监督异常定位

    提出了一种基于深度学习和变分自动编码器的医学图像寻找异常度量的解决方案，其中尤其强调了基于 Kullback-Leibler (KL) 分歧的异常定位算法，实验证明它具有比现有方法更好的性能。

    Jul, 2019

  • 使用受限对抗自编码器在脑 MRI 中无监督检测病变

    本文将基于自动编码器的方法，采用无监督学习的方法，利用健康人的脑 MRI 数据集学习其数据分布，提出了一种简单而有效的约束，希望能够在潜在空间中将带有病灶的图像映射到其对应的健康图像上，该方法在 BRATS 挑战数据集的病灶检测中表现出更好的性能。

    Jun, 2018

  • 医学图像非监督异常检测中的隐式场学习

    提出了一种基于隐式场图像表示的医学图像无监督的脱离分布检测方法，应用于脑 MR 图像中的胶质瘤本地化任务，结果表明该方法显著优于其他基于 VAE 的异常检测方法（平均 DICE 0.640 vs 0.518），同时需要更少的计算时间。

    Jun, 2021

  • 医疗影像无监督异常检测的遮蔽自编码器

    本论文提出了一种使用模板自编码器模型和伪异常模块来训练医学图像中的异常检测的方法，并成功在 BRATS2020 和 LUNA16 等数据集上进行实验。

    Jul, 2023

  • 应用自编码器进行无监督的脑 MR 图像异常分割：一项比较研究

    本文旨在建立无监督异常检测的可比较性，利用单一架构、单一分辨率和相同的数据集评估不同方法，并提出未来的研究方向和挑战。

    Apr, 2020