DuetMoE

DuetMoE框架提升医学图像分析的公平性和鲁棒性

研究人员开发了DuetMoE，一个用于医学图像分析的新框架，旨在提高不同患者亚组的公平性和鲁棒性。该系统将组级适应与患者特定的临床指导相结合，以提高对个体患者的可靠性。对于缺乏关联临床记录的场景，DuetMoE+使用KL约束目标来维护组内路由专家并解决组内鲁棒性问题。在PI-CAI、放疗和Harvard-FairSeg数据集上的评估显示，整体和公平性缩放性能均有显著提高，减少了组间差异并提高了组内性能。