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Hongyi Pan
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新的MRI基准和用于胰腺癌风险的联邦学习框架
研究人员推出了Cyst-X，这是一个新的基准数据集和联邦学习框架，旨在改善胰腺囊性肿瘤的早期检测。该计划旨在解决风险分层中的挑战，目前这会导致不必要的手术或漏诊。Cyst-X数据集包含来自七个国际中心的1461张MRI扫描图像，开发的深度学习模型在区分高风险病变方面取得了0.85的AUC。值得注意的是，联邦学习方法允许在不共享原始患者数据的情况下跨机构进行分布式训练，从而在保护隐私的同时保持性能。
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新的LUMINA乳腺X线摄影基准数据集发布，附带协调协议
研究人员推出了LUMINA，一个用于乳腺X线摄影AI的新基准数据集，通过包含不同的供应商和采集能量来解决现有数据集的局限性。该数据集包含来自468名患者的1824张图像，并附有详细的标注，包括病理、BI-RADS评估和乳腺密度。为了处理差异，提出了一种新颖的能量协调方法，并与CNN和Transformer模型进行了基准测试，显示出改进的性能和更本地化的诊断见解。