探索医学影像中基于 CLIP 的零样本异常检测：我们准备好了吗？
计算机视觉与模式识别
2024-11-15 v1
摘要
零样本异常检测 (ZSAD) 为在无需特定任务训练的情况下识别医学影像中的异常提供了潜力。本文评估了最初为工业任务开发的基于 CLIP 的模型在使用 BraTS-MET 数据集进行脑肿瘤检测时的表现。我们的分析考察了这些模型在无监督或极少监督下检测医学特定异常的能力，以应对数据标注有限带来的挑战。尽管这些模型在将通用知识迁移到医学任务方面显示出潜力，但其性能仍未达到临床应用所需的精度。我们的研究结果强调，在基于 CLIP 的模型能够可靠地应用于医学异常检测之前，仍需进行进一步的适配。
引用
@article{arxiv.2411.09310,
title = {Exploring Zero-Shot Anomaly Detection with CLIP in Medical Imaging: Are We There Yet?},
author = {Aldo Marzullo and Marta Bianca Maria Ranzini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.09310},
year = {2024}
}
备注
accepted at 3rd AIxIA Workshop on Artificial Intelligence for Healthcare and 5th Data4SmartHealth