Anomaly Detection in Brain Tumor Imaging: Few-Shot Learning with Generative Models and Knowledge Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Anomaly detection plays a vital role in the early identification of brain tumors in MRI scans, and it directly impacts diagnostic accuracy and patient outcomes. Despite its importance, current methods often fall short in handling sparse labeled data and precisely localizing anomalies. In this study, an innovative method that integrates Generative Adversarial Networks (GANs) with few-shot learning and transfer learning techniques, offering a new perspective in handling scarce labeled data in medical image analysis. At the core of the proposed method is a Vision Transformer-based generator, showcasing the dedication to advancing medical diagnostics technology. This generator, paired with a uniquely adapted discriminator benefiting from a pre-trained VGG16 network, enhances the model’s efficiency and accuracy in anomaly detection. The efficacy of the proposed method is demonstrated through its ability to distinguish between normal and patho- logical brain images obtained from a public dataset. In our study, the model achieved anomaly scores of approximately $0.14 \pm 0.18$ for normal images and $0.23 \pm 0.76$ for abnormal images. The enhanced precision achieved in anomaly detection and localization signifies a notable advancement beyond current methodologies. These outcomes pave the way for the creation of increasingly sophisticated and dependable diagnostic instruments, thereby facilitating more precise detection of brain tumors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».