用于医学异常检测的扩散模型
图像与视频处理
2022-10-06 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
在医学应用中，弱监督异常检测方法备受关注，因为训练仅需图像级标注。当前的异常检测方法主要依赖生成对抗网络或自编码器模型。这些模型往往训练复杂，或难以保留图像中的精细细节。我们提出一种基于去噪扩散隐式模型的新型弱监督异常检测方法。我们将确定性迭代加噪与去噪方案与分类器引导相结合，用于患病与健康受试者间的图像到图像翻译。我们的方法生成非常细致的异常图，且无需复杂训练过程。我们在 BRATS2020 数据集上评估脑肿瘤检测，在 CheXpert 数据集上评估胸腔积液检测。
引用
@article{arxiv.2203.04306,
title = {Diffusion Models for Medical Anomaly Detection},
author = {Julia Wolleb and Florentin Bieder and Robin Sandkühler and Philippe C. Cattin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.04306},
year = {2022}
}