用于肺部病变特征探索和恶性预测的变分自编码器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。应用生成型 AI 模型 VAEs 对肺癌病灶进行研究，通过聚类分析和 MLP 分类器模型，在肺癌诊断方面取得了 AUC 0.98 和 93.1% 的准确度，同时探索标准高斯 VAE 和较新的狄利克雷 VAE 的比较分析，最后展示了潜在空间遍历在临床上具有潜在的特征变化。
本文介绍使用变分自编码器（VAE）检测皮肤病图像异常的潜力。作者使用深度生成模型训练只有正常数据的VAE，并在ISIC2018挑战疾病分类数据集上取得了0.779的AUCROC，证明该模型有效。同时，作者还尝试将该模型应用于检测黑色素瘤和色素性角化等具体疾病类型，取得了0.864和0.872的AUCROC。这是文献中首次尝试使用深度生成模型检测皮肤病图像异常。
