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揭示不可学习模型：无可见线索的生物医学图像分类挑战
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为mDPPM的方法，通过引入基于掩码的正则化来重新定义扩散模型的生成任务，以将无标签数据用于自我监督学习，从健康脑的样本级标签生成所需的表示，确保结果是解剖一致的。该研究在包含肿瘤和多发性硬化症病变的数据集上评估了这种方法，并展示了我们的无监督方法相对于现有完全/弱监督基线的优越性能。
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关键要点
- 提出了一种名为mDPPM的方法。
- 引入基于掩码的正则化来重新定义扩散模型的生成任务。
- 将无标签数据用于自我监督学习。
- 从健康脑的样本级标签生成所需的表示，确保结果解剖一致。
- 在包含肿瘤和多发性硬化症病变的数据集上评估该方法。
- 展示了无监督方法相对于现有完全/弱监督基线的优越性能。
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