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3D MLP-Mixer
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用于COVID-19 CT扫描分类的AI模型显示出有希望的结果 · 2篇论文
提交至arXiv的两篇研究论文提出了从胸部CT扫描中对COVID-19病例进行分类的新颖方法。第一篇论文介绍了一种混合2D/3D卷积神经网络（CNN），该网络从CT容积内的多个平面提取特征，在一个包含1288次扫描的数据集上达到了83.3%的准确率。第二篇论文提出了一种结合3D CNN和3D MLP-Mixer的混合模型，该模型利用类似Vision Transformer的架构来捕捉局部和全局图像特征，在一个包含1205次扫描的数据集…
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新的K空间签名框架可检测MRI扫描中的医学深度伪造
研究人员开发了一个名为K空间签名（KSS）的新框架，用于检测MRI扫描中的医学深度伪造。该方法在频域中分析图像，特别是对数功率谱密度（Log-PSD）空间，以识别合成数据。KSS框架利用具有ArcFace度量学习头的3D MLP-Mixer架构来处理频谱伪影。实验表明，该方法在合成数据集上实现了超过0.99的准确率和ROC-AUC，并对未见过的扫描仪表现出强大的零样本泛化能力。