摘要MEDVQA-GI挑战挑战解决了AI驱动的文本对象生成模型在医学诊断中的集成,旨在通过合成图像生成来增强诊断能力。现有方法主要集中于静态图像分析,并且缺乏文本描述中医学图像的动态生成。本研究打算通过引入基于微调生成模型的新方法来部分缩小这一差距,以从文本描述中生成动态,可扩展和精确的图像。尤其是,我们的系统集成了微调的稳定扩散和Dreambooth模型,以及低级适应(LORA),以生成高保真的医学图像。问题是两个子任务,即:图像合成(IS)和最佳提示生产(OPG)。前者通过口头提示创建医学图像,而后者提供了在指定类别中产生高质量图像的提示。这项研究强调了传统医学图像生成方法的局限性,例如手绘,限制数据集,静态程序和通用模型。我们的评估措施表明,稳定的扩散在产生高质量,多样化的图像方面超过了夹子和Dreambooth + Lora。具体来说,稳定的扩散的限制距离(FID)得分最低(单中心为0.099,多中心为0.064,合并为0.067),表明图像质量更高。此外,它的平均成立得分最高(所有数据集中为2.327),表明了异常的多样性和质量。这进展了AI驱动的医疗诊断领域。未来的研究将集中于模型炼油,数据集扩展和道德考虑,以有效地将这些进步实施到临床实践中。
摘要 — 最近,深度学习方法,特别是卷积神经网络 (CNN),在计算机视觉领域取得了巨大突破。此外,大规模注释数据集是成功训练过程的关键。然而,在医学领域获取这样的数据集是一个巨大的挑战。为此,我们提出了一种使用循环一致性生成对抗网络 (GAN) 生成合成医学图像的数据增强方法。我们添加半监督注意模块来生成具有令人信服的细节的图像。我们将肿瘤图像和正常图像视为两个领域。所提出的基于 GAN 的模型可以从正常图像生成肿瘤图像,反过来,它也可以从肿瘤图像生成正常图像。此外,我们表明生成的医学图像可用于提高 ResNet18 在医学图像分类中的性能。我们的模型应用于三个有限的肿瘤 MRI 图像数据集。我们首先在有限的数据集上生成 MRI 图像,然后训练三种流行的分类模型以获得最佳的肿瘤分类模型。最后,我们使用经典的数据增强方法使用真实图像训练分类模型,使用合成图像训练分类模型。这些训练模型之间的分类结果表明,与经典的数据增强方法相比,所提出的 SAG-GAN 数据增强方法可以提高准确率和 AUC。我们相信所提出的数据增强方法可以应用于其他医学图像领域,并提高计算机辅助诊断的准确性。索引词——生成对抗网络 (GAN)、数据增强、注意模块、医学图像处理
摘要:“生成神经网络新颖的图像生成”项目旨在将神经网络的创造性和生成能力扩展到传统的歧视模型之外。在以前的上下文中,主要是用于涉及输入输出映射的任务,例如图像分类和文本生成。但是,该项目深入研究了生成模型的领域,其中重点从做出决策转变为创建全新独特的创意内容。在其核心上,该项目装备了神经网络,这些神经网络有能力制作图像,以封装现有培训数据的样式和本质。这种新的但熟悉的视觉内容的综合引入了多样性和创造力。超过艺术价值,该项目在数据增强方面具有实用价值,通过产生可以增强机器学习模型性能的合成内容来解决数据稀缺的解决方案。该项目的影响跨越行业。在医疗保健中,它通过生成算法培训的现实数据来帮助医学图像分析。在时尚中,它通过创建新的模式和样式来帮助设计。此外,该项目还解决了数据隐私问题,从而在不损害敏感细节的情况下可以共享信息。通过在技术和创造力之间锻造桥梁,“创建创新图像生成的生成神经网络”项目创新丰富了数据科学。此外,该项目强调了综合数据在解决数据稀缺和隐私问题方面的重要性。综合数据有可能在访问真实数据受到限制或受保护的情况下补充实际数据集。关键字 - 生成神经网络,新颖的图像产生,创意,数据增强,合成内容,数据安全,医疗保健,时尚。
基础模型(经过训练可以执行一般功能,例如文本或图像生成或识别,而不是用于特定目的的人工智能模型)使用方面的最新进展是灵活、强大和创新的人工智能生态系统的重要组成部分。这些模型的适应性使它们能够用于广泛的应用程序;灵活性也意味着不良行为者可以滥用它们。然而,它们的灵活性并不意味着从根本上背离基于风险的方法。我们应该将基础模型/通用人工智能的评估和披露方面的最佳实践正式化,以帮助负责任地部署人工智能。监管应努力与技术使用相关的风险和可预见的技术用途相称。
• 写作。关于撰写中期报告的帮助:遵循计算机协会指南(见附件 A)。 • 编码。关于在编码方面获得的帮助:完整记录并注释您的代码,其中您从生成式人工智能获得了生成代码或排除代码故障的帮助。 • 其他帮助。关于在其他研究任务中获得的帮助,例如头脑风暴、实验设计、文献综述、图像生成或高效使用 LaTeX:通过 DAAW 感谢 IAW 的帮助(使用内嵌引用和致谢页面)。使用 DAAW 的附录 A 作为指南。 • 与您的顾问公开且经常地沟通如何合乎道德和有效地使用人工智能,以及各种人工智能用途的含义和潜在陷阱。
示例:在本课程中允许使用生成AI。在您使用生成AI的所有提交中,您都必须引用其使用。未能引用生成AI的使用被认为是对学术完整性的违反,可以根据2024 - 25年的学术法规第17条受到惩罚。重要的是要了解所有大型语言模型均已构成不正确的事实,假引用和不准确的产出,并且图像生成模型偶尔会产生进攻性产品。您对您提交的任何不准确,有偏见,令人反感或其他不道德的内容负责,无论其来自何处。如果您不确定是否已使用AI和/或适当地引用,请与图书馆或您的教授交谈。
对比散度是一种常用的基于能量的模型训练方法,但众所周知,它在训练稳定性方面存在困难。我们提出了一种改进对比散度训练的改进方法,即仔细研究一个难以计算且经常为了方便而被忽略的梯度项。我们表明,这个梯度项在数值上是显著的,在实践中对于避免训练不稳定很重要,同时易于估计。我们进一步强调了如何使用数据增强和多尺度处理来提高模型的鲁棒性和生成质量。最后,我们通过实证评估了模型架构的稳定性,并在一系列基准测试和用例(如图像生成、OOD 检测和组合生成)上展示了改进的性能。