多图像视觉问答用于无监督异常检测

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通过使用语言模型以增强未监督异常检测的解释性，我们能够构建一个包含问题和答案的数据集，并提出一种新的多图像视觉问答框架来应对异常检测，其中融合了多样的特征融合策略以增强视觉知识提取。

这篇论文探讨了医学成像中的异常检测方法，使用混合概率分布来取得准确性与计算需求的平衡，并介绍了一个在线方法来解决大数据量下的内存使用问题。以帕金森病患者脑部扫描为例进行了验证。