2026 · Published
研究
可泛化医学异常检测
研究基于翻译、重建与不确定性的医学异常检测方法，覆盖脑MRI与脊髓MRI。
临床动机
病灶稀少且异质，难以获得穷尽标注；成像变化还可能造成虚假异常信号。
技术挑战
- 病灶稀少且异质，难以获得穷尽的像素级标注。
- 重建模型可能同时复现异常，也可能在复杂正常解剖处产生误差。
- 不同数据集和临床场景中的MRI序列与可用输入并不一致。
研究推进
- MultiTransAD中的解耦表征与跨序列翻译
- U2AD中用于脊髓T2高信号检测的双重不确定性引导
- UniTransAD中面向多种脑部疾病与序列的统一循环翻译和双层证据
当前方向
- 序列与采集条件变化下的泛化能力
- 像素层与特征层异常证据的结合
- 面向异质公开数据集的评价协议
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2026 · Published
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