Feb, 2023

基于自编码器潜变量分析的脑部细微异常检测：对新发帕金森患者的应用

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TL;DR利用无监督学习中的基于 Patch 的自编码器，设计出两个用于检测潜在异常信息的检测标准，与两个监督式学习的方法相比较，这两个标准在难度较大的 PD 分类任务上的表现更佳。
neural networkanomaly detectionunsupervised learninglatent spaceparkinson disease
发现论文，激发创造
  • 应用三维卷积自编码器的潜在空间分析揭示帕金森病的症状模式

    本文使用 3D 卷积变分自编码器，通过学习低维度大脑成像数据来追踪帕金森病神经退行变化的症状学，并展示该方法在 PD 患者和健康对照组上的有效性，显示出表征学习不仅有助于早期诊断，也有助于理解神经退行过程和症状学。

    May, 2023

  • 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

  • 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

  • 用于脑 MRI 非监督异常分割的尺度空间自编码器

    使用拉普拉斯金字塔对健康脑 MRI 的不同频带进行压缩和重建来提高重构保真度，实现对大、小脑病变的定位和聚合，并且表现出优异的异常分割效果。

    Jun, 2020

  • 基于孪生神经网络潜空间的单类支持向量机用于脑 MRI 白质高信号异常无监督检测

    提出基于 Patch 自编码器的无监督异常检测方法，在多模态神经影像任务中，将单类支持向量机应用于异常检测以检测病变，评估了该模型在公共数据集 White Matter Hyperintensities (WMH) Challenge 上的性能和表现与两种最优秀的现有技术相当。

    Apr, 2023

  • 基于面向工业图像分析的基于补丁自编码器的图像或潜空间异常检测

    我们研究了基于补丁自编码器的颜色图像异常检测方法，通过比较三种基于错误、潜在空间中正常图像分布的支持估计，以及原始图像和重建图像的恢复版本之间的错误的性能，我们将这些方法与两种竞争性的最新方法在工业图像数据库 MVTecAD 上进行评估比较。

    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

  • 用于现实世界异常分类的潜在空间群集调节

    自动驾驶领域的异常是自动驾驶车辆大规模部署的主要障碍。本研究聚焦于包含各种类型和尺寸的异常的城市场景的高分辨率摄像头数据。基于变分自动编码器，我们将其潜在空间设为条件，将样本分类为正常数据或异常数据。为了特别强调小的异常，我们进行了实验，在额外的输入中提供了差异图，并评估其对检测性能的影响。我们的方法将正常数据和异常数据分离到孤立的聚类中，同时还能重构高质量的图像，从而产生有意义的潜在表示。

    Sep, 2023

  • 基于 Transformer 的无监督脑部异常检测和分割

    通过将向量量化变分自编码器的潜在表示与自回归变换器集合相结合，我们在相对较小的数据范围内，以低计算成本实现了无监督的异常检测和分割，并在合成和真实病变实验中将其与现有方法进行了比较，证明了变换器在这一最具挑战性的成像任务中的潜力。

    Feb, 2021

  • 面向医学影像的通用无监督异常检测

    通过引入一种新颖的无监督方法 RA，可自动生成逼真的健康影像重构，从而识别更广泛的病理性异常，超过现有先进方法在多种影像模态中的表现，提高医学影像的诊断准确性。

    Jan, 2024