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Unsupervised Deep Anomaly Detection in Chest Radiographs

机译:胸部射线照相中无监督的深异常检测

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摘要

Overview of our anomaly detection system. (a) Anomaly detection based on reconstruction error. The anomaly (a lung mass in this figure) disappears after the reconstruction, and the total reconstruction error of an abnormal image is expected to be larger than that of a normal image. (b) Anomaly detection using code norm. Abnormal images will be out of the distribution of the normal images in the latent space (the standard Gaussian distribution ideally) and farther from the origin than normal ones. The 128-dimensional latent space is drawn as two-dimensional for the explanation
机译:我们的异常检测系统概述。 (a)基于重建误差的异常检测。在重建之后,异常(本图中的肺部质量)消失,并且预计异常图像的总重建误差将大于正常图像的重建误差。 (b)使用代码规范的异常检测。异常图像将不受潜在空间中的正常图像的分布(理想的标准高斯分布),并且远离原点而不是正常的图像。 128维潜在空间被绘制为解释的二维

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