Aug, 2023

用于前列腺癌症病变检测的超出分布的多视图自编码器

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TL;DR基于多个 T2w 方向的多流方法在医学影像数据中的无监督的离群分布检测应用于前列腺癌症状检测，并取得了比单一方向方法更好的检测效果（AUC：73.1 对比 82.3），表明了 MRI 在前列腺癌症状检测中无监督的离群分布检测的潜力。
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发现论文，激发创造
  • 医学图像分析中的外域检测：一项调查

    深度学习在计算机辅助诊断中得到了应用，但在实际临床场景中可能遇到分布偏移导致的静默失败问题，而最近的研究则探索了各种解决方案，包括分类和评估协议，以及缺乏探索的研究方向。

    Apr, 2024

  • 指向便携式超声成像乳腺癌分类方法的非同源检测

    通过使用三种不同的方法：softmax、能量分数和深度集成，并在三个不同的数据集上进行测试，本研究通过点对点超声图像对乳腺癌进行分类，并发现能量分数方法在两个数据集上优于 softmax 方法，而深度集成方法是最稳健的，在所有三个数据集上最适合检测 OOD 样本。

    Feb, 2024

  • 多层级聚合作为基于特征的 OOD 检测关键

    通过对大量的异常数据进行实验比较，我们发现基于特征的异常检测方法中，多层方法始终表现优异，而单层方法的性能不稳定且取决于异常类型，同时异常检测的性能也高度依赖于神经网络的架构。

    Jul, 2023

  • 增强自动化和早期检测阿尔茨海默病的能力：利用超出分布检测

    利用 CNN 和 OOD 检测来改进 MRI 分类，从而降低假阳性率，消除 Machine Learning 模型在医疗任务中的重要劣势。

    Sep, 2023

  • 基于 StyleGAN2 的医学影像异常检测

    利用生成对抗网络（GAN）检测处于训练分布之外的图像，该方法能够在 90% 以上的区分肝脏与非肝脏的情况下识别出分布之外的图像。

    Jul, 2023

  • 医疗领域的离群样本检测基准测试

    本文定义三类 Out-of-Distribution Detection 的示例，并在医学图像的三个领域中对常见的方法进行基准测试。结果表明，尽管这些方法对某些类别的 OOB 样本产生良好结果，但它们未能识别接近训练数据分布的图像，作者发现简单的二元分类器在特征表示上具有最佳的平均精度和 AUPRC。

    Jul, 2020

  • 基于置信度的越界检测：一项比较研究与分析

    通过对比研究和深度分析来评估各种最先进的方法对基于置信度的 OOD 检测的能力，并采用计算机视觉基准来复现和比较多种 OOD 检测方法。评估了它们在使用胸部 X 线进行疾病分类这一具有挑战性任务中的能力，结果表明在计算机视觉任务中高性能不直接转化为医学成像任务中的准确性，因此为开发下一代 OOD 检测方法提供了有用的见解。

    Jul, 2021

  • 长尾细粒度皮肤病变图像的 外分布检测

    本文提出了一种更有效的方法以提高对样本外（未知皮肤病变和条件）样本的检测性能，同时维持所知皮肤病变种类的多类分类准确性，并针对长尾和细粒度的 OOD 检测任务构建了一个适当的模型。

    Jun, 2022

  • 深度学习模型在临床 MRI 数据外分布中的可靠性：多中心研究

    本研究利用 3117 个来自多个老年痴呆研究队列和记忆门诊的 MRI 扫描图像，通过在训练数据中加入更广泛的图像分布来考察深度学习模型在诊所数据集中的泛化能力，进而探究深度学习模型对于不同扫描仪、协议和疾病群体的影响。研究发现，更广泛的训练图像可以提高模型的泛化能力，并且未来的深度学习研究需要在多个外部队列上进行评估，以得到可靠的结果。

    Nov, 2019

  • 基于直方图和扩散的医疗异常检测

    基于直方图和扩散的方法相结合，该研究旨在通过对医学图像进行无监督异常检测，探索并提出后处理步骤以提高医学图像中异常检测的性能。

    Oct, 2023