Generative Adversarial Networks for Anomaly Detection in Biomedical Imaging: A Study on Seven Medical Image Datasets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Anomaly detection (AD) is a challenging problem in computer vision. Particularly in the field of medical imaging, AD poses even more challenges due to a number of reasons, including insufficient availability of ground truth (annotated) data. In recent years, AD models based on generative adversarial networks (GANs) have made significant progress. However, their effectiveness in biomedical imaging remains underexplored. In this paper, we present an overview of using GANs for AD, as well as an investigation of state-of-the-art GAN-based AD methods for biomedical imaging and the challenges encountered in detail. We have also specifically investigated the advantages and limitations of AD methods on medical image datasets, conducting experiments using 3 AD methods on 7 medical imaging datasets from different modalities and organs/tissues. Given the highly different findings achieved across these experiments, we further analyzed the results from both data-centric and model-centric points of view. The results showed that none of the methods had reliable performance for detecting abnormalities in medical images. Factors such as the number of training samples, the subtlety of the anomaly, and the dispersion of the anomaly in the images are among the phenomena that highly impact the performance of the AD models. The obtained results were highly variable (AUC: 0.475-0.991; Sensitivity: 0.17-0.98; Specificity: 0.14-0.97). In addition, we provide recommendations for deployment of AD models in medical imaging and foresee important research directions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle