English(EN) Domain-Adversarial Adaptation from MURA to In-House Radiographs for Improved Adult Elbow Fracture Classification

AI模型通过对齐公共和本地医疗数据来改进骨折分类

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

研究人员开发了一种域对抗神经网络（DANN），以改进从放射影像中对成人肘部骨折进行分类。该方法解决了域偏移的挑战，即在大型公共数据集上训练的模型在较小的、机构特定的数据集上表现不佳。通过对 MURA 公共数据集和路易斯维尔大学（UofL）本地数据集之间的特征分布进行对齐，DANN 方法展示了优于基线方法的性能。该研究强调了域对齐在实现从公共到本地医学影像数据稳健的临床泛化方面的有效性。 AI

影响增强了医学影像AI模型从公共数据集到私有数据集的泛化能力，有可能提高临床环境中的诊断准确性。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · M. Bolhassani, W. Furtado, D. Duvall, MJ Negahdar, J. Joshi, S. Contractor, A. Amini · 2026-11-11 05:00

从 MURA 到内部放射影像的域对抗适应，以改进成人肘部骨折分类

arXiv:2611.13308v1 Announce Type: new Abstract: We studied domain shift in adult elbow fracture classification from radiographs when training on a large public dataset and deploying on a small, institution-specific dataset (UofL). We implemented a domain-adversarial neural networ…

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