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新基准测试‘Lethe’用于医学影像联邦学习遗忘
研究人员推出了 Lethe，这是一个旨在评估联邦学习遗忘方法在医学影像应用中表现的新基准测试。现有的遗忘技术主要在自然图像上进行测试，可能无法有效迁移到临床数据的独特特征上。Lethe 在八个任务家族中评估了十二种不同的方法，包括分类、分割和视觉-语言问答，并具有不同程度的遗忘粒度。基准测试结果表明，遗忘请求的难度，而不是方法本身，是主要区分因素，只有困难的删除才能显著区分方法的性能。
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AI框架通过可解释推理和多模态数据增强青光眼诊断
研究人员开发了先进的青光眼诊断AI框架，旨在改进不透明的深度学习模型。GlaKG利用知识图谱，通过整合生物标志物、临床规则和图像特征来提供可追溯的推理，在分类和风险分层方面实现了高精度。GlaBoost采用多模态梯度提升方法，结合眼底图像嵌入、基于文本的评估和结构化生物标志物，以增强可解释的预测。另一个框架使用带有堆叠集成（stacking ensemble）的Vision Transformer (ViT)来处理眼底图像和临床数据，…