深度学习用于医学异常检测——综述
机器学习
2021-04-14 v2 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
机器学习
摘要
基于机器学习的医学异常检测是一个已被广泛研究的重要问题。各领域医学应用中已提出众多方法，且我们注意到这些不同应用间存在若干相似性。尽管具有可比性，我们观察到缺乏对这些多样研究应用的结构化组织，从而难以研究其优势与局限。本综述的主要目的是对医学异常检测中流行的深度学习技术提供详尽的理论分析。具体而言，我们给出了对最先进技术的连贯且系统的综述，对比并对照其架构差异与训练算法。此外，我们全面概述了可用于解释模型决策的深度学习模型解释策略。另外，我们指出了现有深度医学异常检测技术的关键局限，并提出了供进一步研究的关键方向。
引用
@article{arxiv.2012.02364,
title = {Deep Learning for Medical Anomaly Detection -- A Survey},
author = {Tharindu Fernando and Harshala Gammulle and Simon Denman and Sridha Sridharan and Clinton Fookes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.02364},
year = {2021}
}
备注
Preprint submitted to ACM Computing Surveys