Здоровое контрфактическое поколение посредством диффузной краски для классификации маммографии
arXiv:2610.121474v1 Вид уведомления: новое резюме: Ложные негативные факторы по-прежнему являются критическим ограничением систем автоматизированной диагностики (КАД) для выявления рака груди в связи с задержкой обнаружения и лечения. Для решения этой проблемы мы предлагаем стратегию распространения контрфактических данных, которая позволяет получать здоровые маммограммы путем "извержения" повреждений от аномальных изображений и тем самым обогащает распространение учебных материалов. Мы обучаем Денозиозную дифлюстрацию вероятностной модели на BI-RADS 1 (здоровых) маммограммах и используем стратегию отбора проб на основе RePaint, чтобы покрасить реалистичную нормальную ткань в аннотированные коробки с повреждениями. Полученная в результате этого здоровая контрфакция заменяет аннотированные области поражения реалистичными здоровыми тканями, сохраняя при этом анатомическую структуру для конкретного пациента и подкрепляемую метрикой сходства между реальными и полученными изображениями. Реализм изображения был дополнительно оценен радиологами и признан совместимым с первоначальным качеством набора данных. Мы оцениваем контрфактическое увеличение по 4 ре
