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APTOS 2019
APTOS 2019
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New chaotic self-supervision boosts medical image classification accuracy
Researchers have developed a new self-supervised learning strategy called the Chaotic Denoising Autoencoder (CDAE) for medical image classification. Unlike methods that use masking, CDAE applies chaotic transformations …
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AI模型提供可解释的糖尿病视网膜病变分级，并附带视觉和文本解释
研究人员开发了一种新的糖尿病视网膜病变（DR）分级方法，该方法将深度学习模型与可解释的解释相结合。该方法使用卷积神经网络（CNN）和Transformer架构，通过加权软投票集成实现了高达0.934的QWK分数。为了实现可解释性，该研究使用Grad-CAM++生成了视觉归因图，并使用视觉语言模型生成了文本解释，旨在从视网膜图像中提供具有临床意义的见解。