Sep, 2023

使用自编码器诊断幽门螺杆菌通过免疫组化图像中的异常染色模式检测

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TL;DR该研究使用自编码器学习健康组织的潜在模式，并通过图像染色中的 H. pylori 异常来检测，具有 91% 的准确率、86% 的敏感性、96% 的特异性和 0.97 的 AUC。
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发现论文，激发创造
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    Apr, 2023

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    Jan, 2019

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    Oct, 2022

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    Feb, 2023

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    Jul, 2023

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    Jun, 2023

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    Jul, 2023

  • 高性能计算系统中的自编码器异常检测

    这篇文章提出了一种基于深度学习技术的自编码器，通过学习超级计算机节点的正常行为来检测异常条件，测试结果表明该方法能够在正常系统行为学习阶段后，以非常好的准确率（在 88％至 96％之间）检测出之前未曾见过的异常条件，因此具有广阔的应用前景。

    Nov, 2018

  • 使用 Skip 连接在 Stain-shaped 噪声污染的图像上训练自编码器以提高异常检测

    本文研究工业视觉中基于自编码器网络的异常检测问题，通过引入 skip 连接的自编码器结构并使用一种新的 Stain 噪声模型，使网络能从有缺陷的图像中重建出干净图像，实现像素级或者图像级的异常检测。

    Aug, 2020

  • 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