Abstrakt. Att skaffa modeller som fångar bildmarkörer relevanta för sjukdomsprogression och behandling övervakning är utmanande. Modeller är vanligtvis baserade på stora mängder data med kommenterade exempel på kända markörer som syftar till att automatisera detektion. Stor anteckning ansträngning och begränsningen till en vokabulär av kända markörer begränsa kraften i sådana metoder. Här utför vi oövervakad inlärning för att identifiera avvikelser i avbildningsdata som kandidater för markörer. Vi föreslår AnoGAN, en djup konvolutionell generativ kontrarial nätverk för att lära sig en mångfald av normal anatomisk variabilitet, som åtföljer en ny anomali scoring schema baserat på kartläggning från bildutrymme till en latent utrymme. Tillämpas på nya data, modellen etiketter anomalier, och poäng bild patchar som visar deras passform i den lärda distributionen. Resultat på optisk sammanhållning tomografi bilder av näthinnan visar att metoden korrekt identifierar anomala bilder, såsom bilder som innehåller näthinnevätska eller hyperreflexiv foci.
Efter en något annorlunda strategi föreslår REF att man lär sig en kartläggning mellan en slumpmässig fördelning och bildgrenröret för den givna klassen.
Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}