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胎儿心脏 MRI 中联合弱监督分割与主动脉弓异常分类的多任务学习
研究论文通过多任务框架进行了自动多类胎儿血管分割和异常分类，并表明其训练策略显著优于传播标签和仅基于 T2w 体积图像训练的网络。添加分类器可以提高正确分类的双主动脉弓患者的解剖和拓扑准确性。
PDF8 months ago
用于少样本视觉异常分类的 PatchProto 网络
本论文研究了少样本学习（FSL）的实际问题，通过利用充足的正常样本，提出了 PatchProto 网络用于少样本异常分类。与传统方法不同，PatchProto 网络仅提取感兴趣区域的缺陷 CNN 特征，并将其作为少样本学习的原型。实验结果显
PDF9 months ago
电信网络 KPI 时间序列异常分类
本文提出了一个模块化的异常分类框架，用于自动检测和分类电信网络中的异常，研究采用时间序列模拟器生成真实网络 KPI 行为的合成时间序列，构建检测模型和分类模型，并验证了在真实网络时间序列数据中应用合成异常上训练的分类模型的良好性能。
PDF10 months ago
STC-IDS：基于时空相关特征分析的智能联网汽车入侵检测系统
提出了一种基于空时相关性特征的汽车入侵检测模型 (STC-IDS)，该模型通过编码检测架构强制生成空时关注特征并实现异常分类，并在真实世界的车辆攻击数据集上显示了优异的性能。
PDF2 years ago
用于胸部 X 光片结果定位分类的空间保留平面化技术
本研究基于自动编码训练出一种新的深度学习神经网络，能够保留解剖结构和空间位置信息，通过对胸部 X 光片的异常评估，实现精确定位和分类，相较现有方法有了显著提升。
PDF2 years ago
REFLACX, 一份用于胸部 X 光异常定位的报告和眼动追踪数据集
本文提出了一种潜在可扩展的方法，使用眼动仪和麦克风来收集隐式本地化数据，从而创建了 REFLACX 数据集（包括 3032 个同步集）。该数据集由五位放射科医生标记并包含了对 MIMIC-CXR 数据集中 2616 种胸部 x 光片的时间戳
PDF3 years ago
Fence GAN: 更好的异常检测
本研究介绍了一种用于检测高维异常数据的方法 ——Fence GAN，它通过修正基于生成式对抗网络（GAN）的损失函数，将生成的样本限制在真实数据分布的边界上，并且将判别器的评分直接用作异常阈值，实验结果表明，与现有方法相比，Fence GA
PDF5 years ago