用于稳健体积医疗分割的频域对抗训练

Frequency Domain Adversarial Training for Robust Volumetric Medical Segmentation

摘要

当务之急是确保深度学习模型在医疗保健等关键应用中的鲁棒性。虽然深度学习的最新进展提高了体积医学图像分割模型的性能,但由于这些模型容易受到对抗性攻击,因此无法立即部署到实际应用中。

提出了一种用于体积医学图像分割模型的 3D 频域对抗性攻击,并展示了其相对于传统输入或体素域攻击的优势。

引入了一种新的频域对抗训练方法,用于优化针对体素和频域攻击的鲁棒模型。

提出了频率一致性损失来调节我们的频域对抗训练,从而在模型在干净样本和对抗样本上的性能之间实现更好的权衡。

代码地址

本文方法

通过使用一个名为"频率扰动"的新模块扰动其频域表示来生成对抗样本。然后更新模型,同时最大限度地减少干净和对抗性扰动图像上的骰子损失。此外,我们提出了频率一致性损失以提高模型性能。

实验结果


相关推荐
啦啦右一几秒前
前端 | MYTED单篇TED词汇学习功能优化
前端·学习
攻城狮_Dream1 分钟前
“探索未来医疗:生成式人工智能在医疗领域的革命性应用“
人工智能·设计·医疗·毕业
霍格沃兹测试开发学社测试人社区29 分钟前
软件测试学习笔记丨Flask操作数据库-数据库和表的管理
软件测试·笔记·测试开发·学习·flask
学习前端的小z30 分钟前
【AIGC】如何通过ChatGPT轻松制作个性化GPTs应用
人工智能·chatgpt·aigc
今天我又学废了1 小时前
Scala学习记录,List
学习
埃菲尔铁塔_CV算法1 小时前
人工智能图像算法:开启视觉新时代的钥匙
人工智能·算法
EasyCVR1 小时前
EHOME视频平台EasyCVR视频融合平台使用OBS进行RTMP推流,WebRTC播放出现抖动、卡顿如何解决?
人工智能·算法·ffmpeg·音视频·webrtc·监控视频接入
打羽毛球吗️1 小时前
机器学习中的两种主要思路:数据驱动与模型驱动
人工智能·机器学习
蒙娜丽宁1 小时前
《Python OpenCV从菜鸟到高手》——零基础进阶,开启图像处理与计算机视觉的大门!
python·opencv·计算机视觉
王俊山IT1 小时前
C++学习笔记----10、模块、头文件及各种主题(一)---- 模块(5)
开发语言·c++·笔记·学习