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BHSD
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深度学习卒中分类模型面临外部验证挑战
研究人员开发了一种新颖的深度学习系统，用于对急性卒中亚型进行分类，该系统结合了卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer（ViT）以及交叉注意力融合网络。该系统通过集成正交焦点损失进行优化，在内部数据集上取得了较高的F1分数，但在多中心外部验证期间性能显著下降，凸显了域转移和“捷径学习”的挑战。研究发现，虽然该模型表现出高精度，但在缺血性卒中的敏感性方面存在困难，导致对出血性卒中的过度诊断。DenseNet201+ViT骨干网…
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新的SSS方法使用SAM-2增强医学影像分割
研究人员开发了SSS（半监督SAM-2），一种利用SAM-2特征提取能力的半监督医学影像分割新方法。该方法旨在通过利用未标记的医学图像来增强全监督模型的特征支持，从而提高分割性能。该方法包含一个判别性特征增强机制和一个集成物理约束与滑动窗口（PCSW）的提示生成器，以满足SAM-2的提示要求。在ACDC和BHSD数据集上的实验表明，SSS在BHSD上达到了53.15的优越Dice分数，优于现有的最先进方法。