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cervical intraepithelial neoplasia
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AI框架以高精度自动化宫颈癌筛查
研究人员开发了一个新的深度学习框架，用于自动化宫颈上皮内瘤变（CIN）的分级和Swede评分的预测，旨在辅助宫颈癌筛查，特别是在资源匮乏的地区。该框架采用双流交叉注意力架构，处理多模态宫颈图像以模拟专家视觉推理。该方法在CIN分级方面达到了71.85%的准确率和86.23%的AUC-ROC，Swede评分各组成部分的AUC-ROC值在75.7%至88.4%之间。该系统还引入了一个新颖的多中心数据集和一个自定义损失函数，以处理类别不平衡…
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新的PATE-TabTransGAN提供私有合成表格数据
研究人员开发了PATE-TabTransGAN，这是一个用于生成符合正式差分隐私保证的合成表格数据的新颖框架。该方法结合了Teacher Ensembles的私有聚合（PATE）机制和基于Transformer的学生判别器，以在确保强大隐私的同时有效建模特征间的依赖关系。在四个基准数据集上的实验表明，与现有的最先进的差分隐私合成方法相比，PATE-TabTransGAN在AUROC和AUCPR方面取得了具有竞争力或更优的性能。