通过内容感知的风格不变框架学习跨领域通用的胸部 X 光疾病检测

Feb, 2023

通过内容感知的风格不变框架学习跨领域通用的胸部 X 光疾病检测

Learning to Generalize towards Unseen Domains via a Content-Aware Style Invariant Framework for Disease Detection from Chest X-rays

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Mohammad Zunaed, Md. Aynal Haque, Taufiq Hasan

TL;DR提出了一种针对医疗图像分析中源域不匹配问题的新框架，该框架采用风格随机化模块和内容一致性正则化，旨在提取既与病理特异性有关、同时又具有域不可知特性的高级语义特征。在未经训练的测试数据集上的广泛实验表明，该方法更加健壮，达到了最先进的性能水平。

Abstract

Performance degradation due to source domain mismatch is a longstanding challenge in deep learning-based medical image analysis, particularly for chest X-rays. Several methods have been proposed to address this domain s

medical image analysis domain shift style randomization content consistency regularization chest x-rays

发现论文，激发创造

医学图像中的域泛化复杂风格转换

本文介绍了一种名为 CompStyle 的新型框架，利用样式转换和对抗训练以及高级输入复杂性增强来扩展域空间和处理未知的分布，以提高自动化系统和深度学习模型的性能。实验证明我们的方法在肾脏数据的语义分割和心脏数据的损坏鲁棒性上都能提高性能，而无需额外的培训时间或资源。

Jun, 2024

通过图像风格化实现简单的域泛化

该论文介绍了使用样式化图像来增强数据集中的偏见纠正方法，以达到在不同领域中进行分类的目的。他们提供了一种基于领域内的纯样式化图像的方法，并通过详细的分析证实了该方法的机制，结果超过或与使用更复杂的方法的现有技术相当。

Jun, 2020

深度学习模型的诊断能力可信吗？胸部 X 光分类中领域偏移的影响

本文通过评估胸部放射照相图像数据集中的移域偏移，考察不同数据集在深度学习模型的训练和测试中的性能差异，并证明在 CheXpert 和 MIMIC-CXR 数据集上训练的模型更能够在其他数据集上实现更好的泛化。

Sep, 2019

基于因果推断的医学图像分割单源领域泛化

本文研究医疗图像处理中深度学习模型的单源域泛化问题，并针对不同采集过程引起的域偏移提出基于因果关系的数据增强方法，包括随机权重浅网络和因果干预方式。该方法在跨域分割任务中得到了验证并取得了较高的泛化性能。

Nov, 2021

基于多领域艺术图像的任意风格转移学习

我们提出了一个快速前馈网络，使用深度特征和纹理统计来表示内容和风格，并使用对抗网络来规范画风生成，包括条件生成器和条件鉴别器，并使用遮罩模块来空间控制风格化级别和稳定对抗训练，在定性和定量实验中与相关工作进行比较。

May, 2018

基于语义感知的生成对抗网络在胸部 X 光分割的无监督领域自适应中的应用

通过设计语义感知的生成对抗网络，将测试图像转换成源域的外观，保留语义结构信息，并实现语义标签空间内的嵌套对抗学习。通过生成对抗网络映射数据分布、循环一致性保留像素级内容以及语义感知增强结构信息，实现对两个不同的胸部 X 光公共数据集进行左 / 右肺分割的无监督领域自适应，创造性地解决了深度学习在 domain shift 上性能下降的问题，并与有监督的迁移学习性能相媲美。

Jun, 2018

领域特定的生成对抗风格迁移映射

本研究提出使用领域特定映射来重新映射共享内容空间中的潜在特征到特定内容空间，以提高图像的编码质量和风格传递的效果。实验证明，与以往的图像风格转换方法相比，所提出的方法在需要图像间语义对应的复杂场景中表现得更好。

Aug, 2020

利用样式增强特征域混合的组织病理学图像分析以提高泛化能力

本研究提出了一种基于特征域风格混合的技术，利用自适应实例归一化生成具有风格增强版本的图像。通过与现有的基于风格迁移的数据增强方法进行比较，发现该方法在计算和时间上要求较低的情况下表现相似或更好。研究结果展示了特征域统计混合在组织病理学图像分析学习模型的泛化中的潜力。

Oct, 2023

通过减少风格偏见来减小领域差距

本文提出的 Style-Agnostic Networks (SagNets) 能同时减小卷积神经网络的视觉风格偏差和提高跨领域的性能，拓展了卷积神经网络的应用范围。

Oct, 2019

多机构无监督交叉模态域适应中学习特定场地风格

该研究介绍了一种应对跨模态、多机构的无监督领域自适应问题的解决方案，通过无配对图像转换和自训练等技术，成功应用于医学图像分析的领域。

Nov, 2023