研究人员开发了一个新框架，用于改进全身PET/CT扫描中用于癌症分期的病灶分割。该方法集成了贝叶斯集成以减少变异性，并量化不确定性以突出潜在的错误分类区域。不确定性感知训练提高了病灶检测能力，尽管它会以精度为代价，并且一种自适应路由策略进一步优化了性能。 AI
影响 通过改进医学影像中的病灶检测和分割，提高肿瘤学诊断的准确性。
排序理由 这是一篇详细介绍医学图像分割新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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