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Cross-Conformal Prediction with Ridge Regression
Cross-Conformal Prediction with Ridge Regression
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AI框架通过不确定性估计增强甲状腺结节分类
研究人员开发了一个新的框架，使用放射组学和广义可加模型（GAM）对甲状腺结节进行分类。该方法使用PyRadiomics从超声图像中提取定量特征，并采用GAM分类器，选择该分类器是因为其性能和可解释性之间的平衡。为了解决不确定性问题，该系统采用了标签条件共形预测，它提供置信区间，并将模糊病例标记出来供临床审查，而不是强制进行二元诊断。在TN5000数据集上的实验表明，GAM的AUC为0.89，大部分测试病例获得了确定的预测，而其他病例则…
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新的 P2E 校准器提高了共形预测的效率
研究人员开发了一种将共形 p 值转换为 e 值的新方法，解决了现有方法的局限性。这种新颖的 P2E 校准器可确保预测集保持不变，同时可能提高统计效率。该新技术已被证明可以满足覆盖率保证，并提高交叉共形预测和共形聚合等应用中的效率，为不确定性量化开辟了新途径。