Apr, 2023

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

    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。

    Feb, 2023

  • 使用软标签的孪生网络在筛查乳腺 X 射线照片上进行无监督异常检测和裁剪预训练

    通过对比侧面乳房 X 射线摄影图像来训练神经网络，以实现全面无监督的方式区分异常病变和背景组织，从而实现乳房补丁分类任务中的卓越性能。

    Jan, 2024

  • 通过计算潜在表示之间的不相似度来提高脑部 MRI 切片肿瘤检测

    本篇研究使用变分自动编码器（Variational AutoEncoder，VAE）结合半监督方法，基于磁共振图像（MRI）比较健康患者和非健康患者，有效地检测肿瘤等异常情况。通过在高分辨率图片上训练模型，提高重建质量和阈值，检测效果可与使用单独 VAE 训练的方法比肩。

    Jul, 2020

  • 朝着节约的无监督医学图像微细异常检测

    医学成像中的异常检测是一项具有挑战性的任务，可以通过无监督异常检测方法解决，该方法通过识别与正常基准模型不匹配的特征。该论文探讨了使用混合概率分布作为替代方法，以在准确性与计算需求之间取得最优化平衡，并且介绍了一个在线方法来解决大数据量下的内存使用问题，并以帕金森病患者脑部扫描的异常检测为例进行了验证。

    Sep, 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

  • 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

  • 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

  • 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