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Fitzpatrick17k
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新框架生成多样化皮肤图像，实现更公平的AI诊断
研究人员开发了cgDDI，一个旨在生成多样化皮肤病学图像以改进恶性肿瘤分类的框架。这种混合方法可以合成逼真的健康皮肤，将罕见的病变映射到新的肤色上，并允许在最少训练数据的情况下高效生成。该框架支持自动分割掩码，并在Diverse Dermatology Images (DDI)和Fitzpatrick17k (F17k)数据集上进行了验证，取得了最先进的性能和领先的公平性指标。
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新基准测试评估图像数据清理技术
研究人员推出 CleanPatrick，一个旨在评估图像数据清理技术的新基准测试。该基准测试基于大型皮肤病学数据集构建，通过整合真实世界噪声和人工标注，解决了现有方法的局限性。CleanPatrick 将数据清理形式化为一项排序任务，并已用于对各种现有方法进行基准测试，结果表明自监督表示对于检测近乎重复项非常有效，而检测标签错误仍然是一个挑战。