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anomaly localization
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新AI框架以最少数据检测产前异常
研究人员开发了一种新颖的无训练框架，用于对产前超声图像中的异常进行分类和定位。该方法利用带有多个粒度原型的记忆库来捕捉类别语义和异常特征，仅需每类少量参考图像即可实现检测。该框架包括一个原型驱动的软合并机制用于特征聚合，以及一个感知类别的精炼策略以提高预测精度，在多中心数据集上优于现有方法。
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EXACT 模型为 3D 胸部 CT 扫描提供可解释的异常检测
研究人员开发了 EXACT，这是一种用于分析 3D 胸部 CT 扫描的新型基础模型。该模型从配对的 CT 扫描和放射学报告中学习空间分辨表示，使其不仅能够诊断疾病，还能以可解释的视觉证据定位异常。EXACT 在超过 25,000 对 CT-报告数据上进行了预训练，利用解剖感知弱监督，无需手动体素级注释即可学习器官分割和异常定位。在评估中，EXACT 在各种 CT 任务中表现出显著的改进，优于现有的 3D 医学基础模型。