May, 2024

利用专家的凝视来减少阴道念珠菌感染筛查中的误判

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TL;DR准确检测阴道白色念珠菌病对女性健康至关重要，但其稀疏分布和视觉上模糊的特征对病理学家和神经网络的准确识别都带来了重大挑战。通过我们的眼球跟踪数据，我们发现吸引持续注意力的区域往往与神经网络的假阳性结果一致。基于该发现，我们引入了 Gaze-DETR，一种创新方法，通过减少假阳性来提高神经网络的精确度，该方法融入了适用于各种检测方法的通用注视引导热身协议和专为基于 DETR 模型设计的注视引导修正策略。我们的综合测试确认，Gaze-DETR 超越了现有的领先方法，在检测准确性和泛化能力方面展示出显著改进。
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发现论文，激发创造
  • 医学物体检测中的检测变形器的应用

    本研究探讨了使用 DEtection TRansformer（DETR）检测医学成像中可疑区域的可行性，研究表明这种方法能够与甚至优于当前方法进行匹配，且无需依赖锚点或手动启发式设计等方式来检测对象。

    Jun, 2023

  • 利用凝视进行对比学习以促进计算机辅助诊断

    通过眼动追踪作为替代文本报告的方法，我们可以 passively 收集放射科医师在阅读和诊断医学图像时的视觉关注和临床推理，从而在医学图像领域中改善对比度预训练的有效性。我们提出了医学对比度视线图像预训练（McGIP）作为对比度学习框架的即插即用模块，通过放射科医师的注视来指导对比度预训练，实验结果表明了 McGIP 的实用性，显示其在各种临床场景和应用中具有很高的潜力。

    Dec, 2023

  • 注视估计的微分方法

    本文介绍了一种基于差分方法的凝视估计技术，使用差分卷积神经网络直接预测同一受试者的两个眼睛输入图像之间的凝视差异，然后利用推断出的差异来预测新眼睛样本的凝视方向。实验结果表明，该方法即使只使用一个校准样本或在后续使用受试者特定的凝视适应方法时，也始终优于现有的方法。

    Apr, 2019

  • 联合注视位置与注视物体检测

    该论文提出了一种高效有效的联合注视位置检测（GL-D）和注视对象检测（GO-D）方法，通过统一的单阶段流水线同时检测人类注视位置和注视对象，实现了全面端到端的联合，进一步提高准确率。

    Aug, 2023

  • 整张切片阴道念珠菌感染的渐进式注意力引导筛查

    提出了一种基于注意力引导的方法，利用全幅切片图像分类模型对阴道念珠菌进行诊断分类，通过细粒度特征的自注意模块和对虚假阳性区域的注意力抑制方法，有效地解决了 WSI 图像样式差异并取得了最先进的性能。

    Sep, 2023

  • 理解应用 DETR 于自然图像与医学图像的差异

    医学影像数据中的对象检测性能通常不会因为常见的自然图像领域的设计选择而改善，甚至有时会降低，因此适应医学影像数据的变压器模型需要重新评估标准做法，从而可能导致更有效和专门用于医学诊断的框架。

    May, 2024

  • 利用单目视频对眼表面进行映射及其在干眼症评分中的应用

    本篇研究通过运用三维摄像来追踪眼表面，并利用 CNN 架构估算眼球运动，解决了眼表面分析在光源移动和透明眼组织等问题上的难点，从而提高了对干眼症的有效诊断。

    Sep, 2022

  • 基于眼动追踪引导的深度多实例学习和双交叉注意力技术用于眼底疾病检测

    本研究提出一种基于眼动数据的人机交互 CAD 系统，通过多实例学习和双交叉注意力网络等技术，开发了一个基于医疗先验知识的初期疾病诊断模型。实验表明该方法在 AMD 和早期 DR 检测方法中具有较强的可行性和优越性能。

    Apr, 2023

  • 基于 Transformer 的端到端人眼凝视目标检测

    我们提出了一种名为 HGTTR 的方法，它可以在同时检测人类头部位置和目标注视物，在全局图像背景下推导关于显著对象与人眼注视之间的关系，这种方法不仅比现有的基于两阶段方法在性能上更好，而且可以在端到端的方式下直接预测所有人的头部位置和目标注视物。

    Mar, 2022

  • 一种通用且稳健的方法实现智能手机上的实用凝视估计

    提出了一种新的 TAT 训练方案，该方案采用迭代随机知识蒸馏框架，并改进余弦相似性剪枝和对齐正交初始化，以提高凝视估计的鲁棒性和精度。为了解决凝视估计通常存在显着摆动的问题，该文采用了 DwO 方法将干扰和序数损失引入恶意训练。实验结果表明，该文提出的方法在 GazeCapture 数据集上表现良好。

    Oct, 2019