# Denoising Autoencoders for Unsupervised Anomaly Detection
## Introduction
This repository hosts the code that implements, trains and evaluates denoising autoencoders described in:
Kascenas, A., Pugeault, N. and O'Neil, A.Q., 2021. **Denoising Autoencoders for Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRI.**
[https://openreview.net/forum?id=Bm8-t_ggzPD](https://openreview.net/forum?id=Bm8-t_ggzPD)
![DAE system diagram](images/system_diagram.png)
The denoising autoencoder anomaly detection pipeline. During training (top), noise is added to the foreground of the healthy image, and the network is trained to reconstruct the original image.
At test time (bottom), the pixelwise post-processed reconstruction error is used as the anomaly score.
## Usage
1. Use 'src/data_preprocessing.py' to process the BraTS2021 data. See [http://www.braintumorsegmentation.org/](http://www.braintumorsegmentation.org/) for requesting/downloading the data.
Command line arguments:
* -s, --source | A path pointing to the unzipped directory of BraTS2021 Training data. E.g. /data/RSNA_ASNR_MICCAI_BraTS2021_TrainingData_16July2021
2. Use 'src/denoising.py' to train a denoising autoencoder model.
Command line arguments:
* -id, --identifier | Arbitrary model name to save under. Defaults to "model".
* -nr, --noise_res | Noise resolution to use. Defaults to "16".
* -ns, --noise_std | Noise magnitude to use. Defaults to "0.2".
* -s, --seed | Determines the data loading order. Defaults to "0".
* -bs, --batch_size | Determines the batch size used during training of the DAE. Defaults to "16".
3. Use 'src/evaluate.py' to evaluate a trained model. Command line arguments:
* -id, --identifier | Name of the model to load and evaluate. Defaults to "model".
* -s, --split | Split of the dataset to evaluate on. One of "train", "val", "test". Defaults to "test".
* -cc, --use_cc | Whether to use connected component filtering. Defaults to "True".
## Requirements
Dependency requirements can be found in 'environment.yml'
Use a conda environment to install the required libraries:
`$ conda env create -f environment.yml`
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温馨提示
本项目旨在利用深度学习方法实现医学成像中异常检测的去噪处理。医学成像中的异常检测对于疾病的早期发现和治疗具有重要意义,而去噪处理能够提高图像质量,使得异常检测更加准确。 我们采用深度学习算法,通过分析医学成像数据,实现对异常区域的自动识别和分类。同时,我们利用去噪技术对医学成像数据进行预处理,以提高图像质量。项目使用的数据集包括公开的医学成像数据集,如Human Connectome Project、ABIDE等,并进行了预处理,包括图像裁剪、大小调整和归一化等。 在运行环境方面,我们使用Python编程语言,基于TensorFlow和PyTorch深度学习框架进行开发。为了提高计算效率,我们还使用了GPU加速计算。此外,我们还采用了Docker容器技术,确保实验结果的可重复性。 项目完成后,将实现对医学成像中异常检测的去噪处理,提高医学影像的清晰度和可用性,为相关疾病的诊断和治疗提供有力支持。同时,项目成果也可应用于其他医学图像分析领域。
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基于深度学习的医学成像中异常检测的去噪处理内含数据集和环境搭建教程.zip (19个子文件)
src
ws_conv.py 2KB
data_preprocessing.py 3KB
denoising.py 5KB
evaluate.py 5KB
metrics.py 4KB
training.py 2KB
data_descriptor.py 2KB
utilities.py 1KB
trainer.py 8KB
data.py 4KB
unet.py 6KB
swish.py 12KB
cc_filter.py 2KB
data
brats2021_preprocessed
data_splits
val
scans.csv 991B
train
scans.csv 15KB
test
scans.csv 4KB
environment.yml 294B
images
system_diagram.png 535KB
README.md 2KB
共 19 条
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