Apr, 2024

MedIAnomaly：医学图像异常检测的比较研究

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TL;DR该研究论文旨在建立一个统一实施和比较的基准，对医学领域的七个包括胸部 X 射线、脑部磁共振、视网膜底像、皮肤镜像和组织病理全切片图像在内的医学数据集进行广泛评估，并比较了二十七种典型的异常检测方法，首次对现有方法中的关键组件进行了正式探索，明确了未解决的挑战和潜在的未来方向。
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发现论文，激发创造
  • BMAD: 医疗异常检测基准

    本次研究针对于医学图像领域中，异常检测方法的广泛应用，建立了包含六个重新组织的数据集、三种关键指标和 14 种业内领先的 AD 算法的全面评估基准。该基准将有利于这个领域内进行公正的比较与优化，共同推进医学图像领域中异常检测算法的发展。

    Jun, 2023

  • 深度学习在医学异常检测中的应用 — 综述

    本论文的主要目的是针对机器学习在医疗异常检测中的应用进行理论分析，提供关于流行的深度学习技术的全面的系统性回顾，比较和对比它们的架构差异和训练算法，并提供了用于解释模型决策的深度模型解释策略的综合概述。此外，指出现有深度医疗异常检测技术的主要局限性并提出未来的关键研究方向。

    Dec, 2020

  • 深度异常检测中的假设重新思考

    本研究探讨异常检测在图像领域的深度学习方法，通过在 ImageNet 数据集上与现有深度学习算法和少量随机自然图像进行比较，发现多尺度图像数据的结构特点可以提高异常样本的识别效果。

    May, 2020

  • 朝着节约的无监督医学图像微细异常检测

    医学成像中的异常检测是一项具有挑战性的任务，可以通过无监督异常检测方法解决，该方法通过识别与正常基准模型不匹配的特征。该论文探讨了使用混合概率分布作为替代方法，以在准确性与计算需求之间取得最优化平衡，并且介绍了一个在线方法来解决大数据量下的内存使用问题，并以帕金森病患者脑部扫描的异常检测为例进行了验证。

    Sep, 2023

  • 无需事先知晓异常情况的医学图像通用异常检测可行性

    本研究考察了医学图像中通用的异常检测，在比较各种方法时，特别探讨了模型应使用正常数据进行验证的问题，并提出了一种简单的决策级集成方法来增强性能的鲁棒性。

    Jul, 2023

  • 图像 / 视频深度异常检测：综述

    本篇论文探讨了基于深度神经网络的图像 / 视频异常检测方法，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

    Mar, 2021

  • 学习图像表示以进行异常检测：应用于药物开发中发现组织学改变

    本文提出了一种在组织病理学图像中进行异常检测的系统，该系统使用单类分类器、预训练的卷积神经网络和一个辅助任务进行训练，并用于药物毒性评估，结果优于已有的方法。

    Oct, 2022

  • 无监督异常检测：使用聚合的规范扩散

    我们介绍了一种名为 ANDi 的新型无监督异常检测（UAD）方法，通过聚合预测去噪步骤与基于金字塔高斯噪声训练的去噪扩散概率模型（DDPMs）中的真实反向过渡之间的差异，在多种类型的异常中展现了显著优越性。

    Dec, 2023

  • ADer: 综合多类视觉异常检测基准

    通过提出一个综合的视觉异常检测基准 extbf {extit {ADer}}，包括多个数据集、多个方法和多个评估指标，本研究旨在客观揭示不同方法的优点和缺点，为多类视觉异常检测的挑战和未来方向提供见解，并促进更健壮、更具可推广性的异常检测系统的发展。

    Jun, 2024

  • 应用自编码器进行无监督的脑 MR 图像异常分割：一项比较研究

    本文旨在建立无监督异常检测的可比较性，利用单一架构、单一分辨率和相同的数据集评估不同方法，并提出未来的研究方向和挑战。

    Apr, 2020