Feb, 2024
基于注意力引导去噪扩散异常检测模型的客观和可解释的乳房整容评估
Objective and Interpretable Breast Cosmesis Evaluation with Attention Guided Denoising Diffusion Anomaly Detection Model
Sangjoon Park, Yong Bae Kim, Jee Suk Chang, Seo Hee Choi, Hyungjin Chung...
TL;DR我们提出了一种新颖的自动化方法，利用注意力引导降噪扩散异常检测 (AG-DDAD) 来评估乳腺整形手术后的乳房美容效果，通过利用无注释自监督 Vision Transformer 的注意力机制和扩散模型，在高质量图像重建和有针对性地变换区域的基础上，从未标记数据中无监督地检测异常以自动评分整形效果。与常用的基于规则的程序相比，我们的完全自动化方法不需要手动注释，提供客观评估。此外，我们的异常检测模型在准确性上表现出色，超过现有的模型，在乳房整形美容领域的超监督异常检测中具有重要意义，并为未来的研究铺平道路。