医学图像噪声标记的鲁棒学习：应用于皮肤病变分类

Jan, 2019

医学图像噪声标记的鲁棒学习：应用于皮肤病变分类

Robust Learning at Noisy Labeled Medical Images: Applied to Skin Lesion Classification

Cheng Xue, Qi Dou, Xueying Shi, Hao Chen, Pheng Ann Heng

TL;DR本论文提出了一种有效的迭代学习框架，用于医学图像的噪声标签分类问题。具体而言，我们提出了一种在线不确定样本挖掘方法，以消除嘈杂标记的图像的干扰，接着，我们设计了一种样本重新加权策略，以保留正确标记难样本的有用性。我们的方法在皮肤病变分类任务中得到了很有希望的结果。

Abstract

deep neural networks (DNNs) have achieved great success in a wide variety of medical image analysis tasks. However, these achievements indispensably rely on the accurately-annotated datasets. If with the

deep neural networks medical image analysis noisy-labeled images iterative learning skin lesion classification

发现论文，激发创造

学习从噪声标注中分割皮肤病变

该研究提出了一个新的框架，可以使用大量的便宜的不可靠注释和较少的专家级别的干净注释训练完全卷积分割网络，使用空间可适应重新加权方法在损失函数中平衡了干净和嘈杂的像素级注释，使用元学习方法将更多的重要性分配给损失梯度方向更接近干净数据的像素，实验表明，使用空间重新加权可以改善深度网络对噪声注释的鲁棒性。

Jun, 2019

医学影像分析中的噪声标签深度学习技术探究与研究

探讨了深度学习中标签噪声的影响，特别是在医疗应用中，给出了针对性的解决方案和建议，以提高深度模型在医疗图像分析中的准确程度。

Dec, 2019

使用多标签深度神经网络实现皮肤病分类与皮肤病变表征的鲁棒诊断

本文研究了实现强健的皮肤病诊断的实用方法，并提出一种以皮损为病变类型标签的自动化诊断系统作为目标的方法，并应用卷积神经网络（CNNs）来实现疾病定向诊断和病变定向分类的分类器，并采用来自六个公开皮肤病学大全的 75665 个皮肤病图像来进行训练与测试，结果证明基于病变定向分类的分类器的效果优于疾病定向的分类器。

Dec, 2018

分类中的噪音标签处理：一项调查

对于计算机视觉任务尤其是图像分类任务，本综述全面回顾了应对噪声标签的不同深度学习方法的演变，研究了不同的噪声模式，并提出了一种由现实世界数据引导的算法来生成合成标签噪声模式，以形成一个新的以真实世界数据为指导的合成基准，并在该基准上评估了一些典型的噪声鲁棒方法。

Apr, 2024

基于不确定性的噪声图像标签检测和重新标记

本文提出了一种基于深度神经网络的预测不确定性来识别训练数据中存在的噪声标签并通过迭代程序实现清洗的方法，该方法在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 上有良好的性能表现。

May, 2019

通过自注意力和自监督学习实现对标签噪音容忍的医学图像分类

本文发明了一种噪声鲁棒训练方法，以应对医学图像分类中不可避免的标签噪声问题，其中包括对比学习和组内注意力 mixup 策略，并通过严格实验验证表明，该方法能够有效地处理标签噪声，并优于现有方法。

Jun, 2023

训练深度判别神经网络对抗标签噪声的鲁棒性

该论文提出了一种基于无标签干扰数据集训练深度卷积神经网络的新型框架，并使用一个无向图模型来描述干净和嘈杂标签之间的关系，在监督学习过程中学习这个模型。该模型在图像标注问题上应用，并在 CIFAR-10 和 MS COCO 数据集上展示出有效的标注效果和在训练中实现了减少标签噪声的效果。

May, 2017

利用对抗训练和深度迁移学习进行黑色素瘤检测

本文介绍了一种基于对抗训练和迁移学习的皮肤病变图像自动分类的两阶段框架。通过学习数据分布的内类别映射和利用图像翻译技术，我们能够在缺乏表征病变的样本中生成人工制造的少数不平衡训练样本。实验证明，所提出的方法优于几种标准的基线方法，并具备能够达到皮肤科医师专家水平的基于上下文的病变评估方法。

Apr, 2020

使用深度神经网络进行皮肤病变分类

本文介绍了我们用于分类 ISIC 2019 挑战数据集皮损 dermoscopic 照片的方法和技术，我们的方法旨在使用合奏深度神经网络及其一些强大的技术来处理不平衡数据集，以提高 CNN 模型性能。

Nov, 2019

深度学习下存在噪声标签的图像分类：综述

本文介紹關於使用深度學習算法處理帶有噪聲標籤的問題，針對噪聲建立噪聲模型和使用魯棒損失、正則化等方法建立魯棒算法兩種子群進行了綜述。

Dec, 2019