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TOOL · CL_200271 · Aug 14 · 04:00

深度学习模型在脑肿瘤分割中显示出可靠性问题

一项发表在arXiv上的新研究调查了深度学习模型在脑肿瘤分割中的可靠性，特别关注BraTS-GoAT数据集。研究人员评估了一个标准的nnU-Net模型和一个深度集成模型，发现虽然集成模型在分布内数据的校准和准确性方面提供了适度的改进，但在模拟采集偏移的合成损坏下，其性能显著下降。研究强调，集成模型中的成员间分歧比单模型置信度更能敏感地指示这些偏移，尽管每体素误差定位随着损坏严重程度的增加而减弱。