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DermaMNIST
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ChainLearn框架使用区块链实现容量感知的联邦学习
研究人员开发了ChainLearn，一个用于联邦集成学习的新框架，解决了参与机构之间计算能力差异的挑战。该系统使用区块链技术来管理策略和存储指标，而链下学习和加权集成方法则适应不同的医院硬件。实验表明，与传统的联邦学习方法相比，ChainLearn在通信开销显著降低的情况下实现了具有竞争力的准确性。
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DMDSC分类器为不平衡医学图像数据集调整边距
研究人员开发了一种名为DMDSC的新分类器，旨在改善在存在极端类别不平衡的医学成像数据集中进行开放集识别的性能。这种动态边距方法根据标签频率调整边距，对罕见病理施加更严格的惩罚和更紧密的特征聚类。在BloodMNIST和OCTMNIST等数据集上的实验表明，DMDSC的性能优于现有的最先进方法。
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风险感知鲁棒学习：降低医学图像分类中标签噪声下的临床风险
两篇新研究论文探讨了人工智能驱动的医学图像分类中临床安全的关键问题，特别是在处理数据隐私和标签噪声时。第一篇论文研究了机器遗忘技术，发现标准方法可能会无意中增加假阴性率和临床风险。它提出了一种新的方法 SalUn-CRA，通过优先考虑临床风险感知来缓解这一问题。第二篇论文研究了噪声鲁棒学习方法，证明它们在减少错误方面的有效性并不总是能转化为临床安全，因为假阳性和假阴性之间存在不对称成本。这项研究提倡将成本敏感优化纳入鲁棒训练，以更好地…