Feb, 2024

TriAug：超声成像中不平衡乳腺病变鲁棒分类的离群样本检测

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TL;DR通过三重状态增强和平衡球损失优化，提出了一种基于乳腺超声图像的长尾异常检测任务框架，以应对乳腺病变的不同类型和发病率的变化。
diseaseshistological subtypesincidence ratestriple state augmentationbalanced sphere loss
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 双条件扩散模型用于异常分布检测：胎儿超声视频应用

    在胎儿超声视频中，通过引入双条件扩散模型（DCDM），我们将模型限制在生成与 ID 集内结构和语义类似的图像上，以检测 OOD 样本，其具有高结构相似性和大内部分布方差。该模型在准确性上比参考方法提高了 12％，在精确度上提高了 22％，F1 得分提高了 8％。

    Nov, 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

    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。

    Aug, 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

  • 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

  • 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

  • EAT：面向长尾领域外检测

    通过引入多个放弃类来扩展内分布类空间并通过虚拟标签训练识别 OOD 数据的检测器，以及通过将图片叠加到具有丰富上下文的 OOD 数据以增强对尾类特征的注意力，我们提出的方法在长尾 OOD 检测任务中表现优于最先进方法，并可作为现有长尾学习方法的附加模块，显著提升 OOD 检测性能。

    Dec, 2023

  • 医学图像分割中维度降低以改善超出分布检测

    通过使用马氏距离后处理肝脏磁共振成像的 Swin UNETR 模型的瓶颈特征，通过主成分分析降低瓶颈特征的维度，高效且计算负载最小地检测到了分布外的图像。

    Aug, 2023

  • 重塑三维医学图像的异常检测

    通过使用 Expected Performance Drop (EPD) 作为新问题设计的核心贡献，我们重新定义了医学图像分割中的异常检测问题，该方法在 11 个 CT 和 MRI OOD 检测挑战中展示了其有效性。

    Aug, 2023