Detectando Anomalias em Imagens Cerebrais com Modelos de Difusão Condicional
Pesquisadores propõem um novo arcabouço baseado em modelos de difusão condicional para a detecção guiada de anomalias em imagens de ressonância magnética (MRI) cerebrais. A abordagem visa superar a limitação de métodos de aprendizado supervisionado, que demandam grandes volumes de dados de indivíduos com doenças, algo nem sempre disponível, especialmente para condições raras. Métodos de detecção de anomalias não supervisionados baseados em reconstrução, particularmente aqueles que utilizam modelos de difusão, tornaram-se populares por permitirem o treinamento apenas com imagens saudáveis. No entanto, esses métodos partem do princípio de que um modelo treinado com dados normais não consegue representar ou reconstruir anomalias de forma precisa, uma suposição que frequentemente falha na prática, resultando em modelos que não reconstroem tecidos saudáveis corretamente ou não removem anomalias de forma eficaz. O trabalho apresenta um modelo de difusão condicional que integra imagens ...