Краткое содержание

arXiv:2510.02760v2 Тип объявления: replace-cross Аннотация: Точная классификация опухолей головного мозга крайне важна для принятия решений во время нейроонкологических операций. Однако существующие подходы ограничены фиксированным набором предопределенных классов и, следовательно, не способны распознавать паттерны типов опухолей, которые не были представлены в обучающих данных. Обучение без учителя позволяет извлекать признаки общего назначения, но не обладает возможностью учитывать априорные знания из размеченных данных, а полу-контролируемые методы часто предполагают, что все потенциальные классы представлены в размеченных данных. Обобщенное обнаружение категорий призвано преодолеть этот разрыв путем категоризации как известных, так и неизвестных классов в неразмеченных данных. Чтобы отразить иерархическую структуру таксономии опухолей головного мозга, в данной работе мы представляем Иерархическое обобщенное обнаружение категорий для классификации опухолей головного мозга — новый подход, который интегрирует иерархическую кластеризацию с контрастным обучением. Наш метод расширяет