Pixel-level Counterfactual Contrastive Learning for Medical Image Segmentation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lafargue-Hauret, Marceau, Mehta, Raghav, Ribeiro, Fabio De Sousa, Roschewitz, Mélanie, Glocker, Ben |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Counterfactual Stress Testing for Image Classification Models
di: Stammel, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Stammel, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2026)
Where are we with calibration under dataset shift in image classification?
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2025)
CF-Seg: Counterfactuals meet Segmentation
di: Mehta, Raghav, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehta, Raghav, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distance Matters For Improving Performance Estimation Under Covariate Shift
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2023)
Automatic dataset shift identification to support safe deployment of medical imaging AI
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual contrastive learning: robust representations via causal image synthesis
di: Roschewitz, Melanie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Roschewitz, Melanie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Flow Stochastic Segmentation Networks
di: Ribeiro, Fabio De Sousa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ribeiro, Fabio De Sousa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring the interplay of label bias with subgroup size and separability: A case study in mammographic density classification
di: Stanley, Emma A. M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stanley, Emma A. M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust image representations with counterfactual contrastive learning
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating attribute amplification in counterfactual image generation
di: Xia, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Demystifying Variational Diffusion Models
di: Ribeiro, Fabio De Sousa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ribeiro, Fabio De Sousa, et al.
Pubblicazione: (2024)
Radio-opaque artefacts in digital mammography: automatic detection and analysis of downstream effects
di: Schueppert, Amelia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schueppert, Amelia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Diffusion Counterfactual Generation with Semantic Abduction
di: Rasal, Rajat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rasal, Rajat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Segmentor-Guided Counterfactual Fine-Tuning for Locally Coherent and Targeted Image Synthesis
di: Xia, Tian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xia, Tian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Positional Segmentor-Guided Counterfactual Fine-Tuning for Spatially Localized Image Synthesis
di: Xia, Tian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xia, Tian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Factored Classifier-Free Guidance
di: Xia, Tian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xia, Tian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Grounded Object Centric Learning
di: Kori, Avinash, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kori, Avinash, et al.
Pubblicazione: (2023)
Evaluating the Explainability of Vision Transformers in Medical Imaging
di: Barekatain, Leili, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barekatain, Leili, et al.
Pubblicazione: (2025)
Average Calibration Error: A Differentiable Loss for Improved Reliability in Image Segmentation
di: Barfoot, Theodore, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barfoot, Theodore, et al.
Pubblicazione: (2024)
UNSURF: Uncertainty Quantification for Cortical Surface Reconstruction of Clinical Brain MRIs
di: Mehta, Raghav, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehta, Raghav, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Causal Modeling for 3D Brain MRI Counterfactuals
di: Peng, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Average Calibration Losses for Reliable Uncertainty in Medical Image Segmentation
di: Barfoot, Theodore, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barfoot, Theodore, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal Representation Learning with Observational Grouping for CXR Classification
di: Rasal, Rajat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rasal, Rajat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Identifiable Object Representations under Spatial Ambiguities
di: Kori, Avinash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kori, Avinash, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pixel-wise Modulated Dice Loss for Medical Image Segmentation
di: Hosseini, Seyed Mohsen
Pubblicazione: (2025)
di: Hosseini, Seyed Mohsen
Pubblicazione: (2025)
Cardiovascular disease classification using radiomics and geometric features from cardiac CT
di: Mittal, Ajay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mittal, Ajay, et al.
Pubblicazione: (2025)
PCLMix: Weakly Supervised Medical Image Segmentation via Pixel-Level Contrastive Learning and Dynamic Mix Augmentation
di: Lei, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lei, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual Segmentation Reasoning: Diagnosing and Mitigating Pixel-Grounding Hallucination
di: Li, Xinzhuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xinzhuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pyramid Pixel Context Adaption Network for Medical Image Classification with Supervised Contrastive Learning
di: Zhang, Xiaoqing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Xiaoqing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Rethinking Fair Representation Learning for Performance-Sensitive Tasks
di: Jones, Charles, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jones, Charles, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-level Asymmetric Contrastive Learning for Volumetric Medical Image Segmentation Pre-training
di: Zeng, Shuang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zeng, Shuang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Counterfactual Explanations for Medical Image Classification and Regression using Diffusion Autoencoder
di: Atad, Matan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Atad, Matan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neighbor Does Matter: Density-Aware Contrastive Learning for Medical Semi-supervised Segmentation
di: Tang, Feilong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Feilong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Image Counterfactual Sensitivity Analysis for Detecting Unintended Bias
di: Denton, Remi, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Denton, Remi, et al.
Pubblicazione: (2019)
Vector Contrastive Learning For Pixel-Wise Pretraining In Medical Vision
di: He, Yuting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Yuting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concept-to-Pixel: Prompt-Free Universal Medical Image Segmentation
di: Chen, Haoyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Haoyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Combining imaging and shape features for prediction tasks of Alzheimer's disease classification and brain age regression
di: Shehata, Nairouz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shehata, Nairouz, et al.
Pubblicazione: (2025)
Intra-Class Subdivision for Pixel Contrastive Learning: Application to Semi-supervised Cardiac Image Segmentation
di: Zhao, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Counterfactual Identifiability via Dynamic Optimal Transport
di: Ribeiro, Fabio De Sousa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ribeiro, Fabio De Sousa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Navigating Uncertainty in Medical Image Segmentation
di: Zepf, Kilian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zepf, Kilian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Counterfactual Stress Testing for Image Classification Models
di: Stammel, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Where are we with calibration under dataset shift in image classification?
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2025) -
CF-Seg: Counterfactuals meet Segmentation
di: Mehta, Raghav, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Distance Matters For Improving Performance Estimation Under Covariate Shift
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Automatic dataset shift identification to support safe deployment of medical imaging AI
di: Roschewitz, Mélanie, et al.
Pubblicazione: (2024)