Краткое содержание

arXiv:2511.12899v1 Тип объявления: новый Аннотация: Из-за разнообразия анатомии мозга и нехватки размеченных данных задача обнаружения аномалий в МРТ головного мозга остается сложной, стимулируя развитие методов неконтролируемого обнаружения аномалий (UAD). Современные методы UAD обычно используют искусственно генерируемые шумовые возмущения здоровых МРТ-изображений для тренировки порождающих моделей реконструкции нормальной анатомии, позволяя обнаруживать аномалии через остаточное картирование. Однако такие смоделированные аномалии лишены биофизической достоверности и морфологической сложности, характерной для истинных клинических поражений. Для продвижения метода UAD в области МРТ головного мозга мы впервые провели систематический частотный анализ патологических признаков, выявив два ключевых свойства: (1) аномалии демонстрируют уникальные частотные закономерности, отличимые от нормальной анатомии, и (2) низкочастотные сигналы сохраняют согласованные представления во всех здоровых сканированиях. Эти наблюдения легли в основу нашего подхода предварительной обработки разложения по частоте (FDP)