Nov, 2023

用于肺部病变特征探索和恶性预测的变分自编码器

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TL;DR应用生成型 AI 模型 VAEs 对肺癌病灶进行研究，通过聚类分析和 MLP 分类器模型，在肺癌诊断方面取得了 AUC 0.98 和 93.1% 的准确度，同时探索标准高斯 VAE 和较新的狄利克雷 VAE 的比较分析，最后展示了潜在空间遍历在临床上具有潜在的特征变化。
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发现论文，激发创造
  • 使用变分自动编码器进行无监督异常定位

    提出了一种基于深度学习和变分自动编码器的医学图像寻找异常度量的解决方案，其中尤其强调了基于 Kullback-Leibler (KL) 分歧的异常定位算法，实验证明它具有比现有方法更好的性能。

    Jul, 2019

  • 利用变分自编码器实现皮肤疾病图像的异常检测

    本文介绍使用变分自编码器（VAE）来检测皮肤病图像异常状况的潜力。作者使用深度生成模型训练只有正常数据的 VAE，并在 ISIC2018 挑战疾病分类数据集（任务 3）上进行实验，取得了 0.779 的 AUCROC，证明该模型是有效的。同时，作者还尝试将该模型应用于检测具体疾病类型，如黑色素瘤和色素性角化，取得了 0.864 和 0.872 的 AUCROC。这是目前文献中首次尝试使用深度生成模型检测皮肤病图像异常情况。

    Jul, 2018

  • 使用 Dirichlet VAE 学习可解释胸部 X 射线分类的分离表示

    本研究探讨了在胸部 X 射线（CXR）图像的学习中使用 Dirichlet 变分自编码器（DirVAE）来学习分离的潜在表示。通过对多标签分类任务的执行， DirVAE 模型学习的多模态潜在表示的预测能力得到了研究，结果表明 DirVAE 能够分离具有类特异性的视觉特征，这是 GVAE 所没有的，同时相对于 GVAE 有较小的性能提高。

    Feb, 2023

  • 变分自编码回归：应用于脑衰老分析

    本文提出了一种统一的概率模型，用于学习成像数据的潜在空间并执行监督回归，利用 VAE 和神经网络回归器的联合正则化可以更精确地预测 MR 图像的年龄，实现了对人脑结构发育规律的直观解释。

    Apr, 2019

  • 基于预测性变分自编码器的时间序列数据鲁棒表示学习

    利用预测时间下一节点以及基于时间平滑性的模型选择度量，我们提出了一种能够减轻 VAE 学习虚假特征，并能在合成数据集中准确恢复潜在因素的 VAE 架构。

    Dec, 2023

  • 鉴别性哈密顿变分自编码器在数据稀缺情况下精准肿瘤分割

    通过提出基于 Hamiltonian 变分自动编码器（HVAE）和区别性正则化的新的端到端混合架构，我们的方法可以准确估计图像和蒙版的联合分布，从而生成具有较少伪影和离群实例的逼真医学图像。通过在丰富增强的数据集上以切片方式操作，我们的架构可以快速且准确地分割 3D 体积，在 BRATS（MRI 模态）和 HECKTOR（PET 模态）两个公开数据集上的实验证明了我们提出的方法在有限数据的不同医学成像模态上的有效性。

    Jun, 2024

  • 变分自编码器中学习潜在子空间

    本文提出了一种基于变分自编码器的生成模型，使用互信息最小化学习与每个标签相关的低维潜空间，并展示了其在特征操作上的实用性。

    Dec, 2018

  • 利用自编码器进行合成肺结节三维图像生成

    本文提出了一种自动合成肺结节图像生成器，它基于自编码器技术，并能够生成高质量的合成图像，以解决医疗数据训练集不足的问题。

    Nov, 2018

  • 评估无监督解缠表示学习用于基因组发现和疾病风险预测

    使用高维临床数据和变分自编码器 (VAE) 学习的低维嵌入可用于基因组关联研究和多基因风险预测，而在基因关联研究中，FactorVAE 和 beta-VAE 相较于标准 VAE 或非变分自编码器在哮喘和慢性阻塞性肺疾病的全基因组显著位点数量、遗传度和多基因风险评分的性能上表现更好，而且 FactorVAE 在正则化超参数的多个值上效果显著，而 beta-VAE 对超参数的值非常敏感。

    Jul, 2023

  • 变分自编码器用于学习语音情感的潜在表示：初步研究

    该研究提出对于语音情感识别任务，在深度生成模型 VAE 的启发下，使用 VAEs 学习语音信号的潜在表征，并使用这种表征来分类情感，证明通过 VAEs 学习到的特征可产生情感分类的最佳结果。

    Dec, 2017