自监督精化，多模态领先
一种新的单类半监督医学异常检测模型，利用未标记异常和正常图像，性能超越现有方法。
Yu, Cai · Chen, Hao · 杨欣 · Zhou, Yu · Cheng, Kwangting
Medical Image Analysis 2023
通过同时建模正常与未标注图像的分布，模型能够从大量未标注数据中学习异常特征，提高检测精度。
在五个涵盖多种模态的基准数据集上，该方法均取得显著提升，性能达到当前最佳。
提出一种新视角，将自监督学习用于细化异常分数，而非直接检测，进一步提升了性能。