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CheXzero

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  1. TOOL · CL_221320 ·

    新的SUDO框架可在无目标标签的情况下对医学AI模型进行排名

    研究人员开发了一种名为SUDO的新方法，用于在不需要目标域标签数据的情况下评估基础模型在医学图像分类中的性能。该框架测量不同数据分区之间的伪标签差异，以生成AURCC分数，然后可用于对模型进行排名。在胸部X光片分类上的实验表明，AURCC排名与真实排名非常吻合，即使在有限的源域数据下也证明是有效的。