Conceitos essenciais
新しい自動化アプローチ、Attention-Guided Denoising Diffusion Anomaly Detection(AG-DDAD)モデルは、乳房美容を評価し、従来の監督学習と既存の異常検出モデルの制限に対処しています。
Resumo
この記事では、乳がん手術後の乳房美容の評価に焦点を当てています。専門家の主観的なラベリングの固有性に起因する課題を取り上げ、AG-DDADアプローチが高品質な画像再構築と正確な変換を実現することで、手術後の乳房美容を自動的に評価する方法を提案しています。未ラベルデータで拡散モデルをトレーニングし、乳房美容スコアリングを自動化しました。実世界データ実験では、我々の方法が効果的であり、視覚的に魅力的な表現と定量化されたスコアを提供しました。
Estatísticas
2000 MSC: 41A05, 41A10, 65D05, 65D17
Citações
"As advancements in the field of breast cancer treatment continue to progress, the assessment of post-surgical cosmetic outcomes has gained increasing significance due to its substantial impact on patients’ quality of life."
"Compared to commonly used rule-based programs, our fully automated approach eliminates the need for manual annotations and offers objective evaluation."
"Our anomaly detection model exhibits state-of-the-art performance, surpassing existing models in accuracy."