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Idrid
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PRISM-DR 流程使用专家模型检测糖尿病视网膜病变
研究人员开发了 PRISM-DR，一种检测糖尿病视网膜病变的新型流程。与以往使用单一多类别模型的方法不同，PRISM-DR 为四种非增殖性 DR 病变（微动脉瘤、出血、硬性渗出物和软性渗出物）中的每一种都采用了专门的单类别检测器。这种方法旨在通过针对每种病变类型的独特特征定制模型来提高准确性。该系统在 IDRiD 数据集上取得了 0.527 的测试 mAP50 和 0.529 的 F1 分数，证明了其作为统一检测模型的实用替代方案。
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ConvNeXt-FD模型增强了生物医学图像分割能力
研究人员开发了ConvNeXt-FD，一种用于分割生物医学图像的新型深度学习模型。该模型采用了类似U-Net的结构，并以ConvNeXt为骨干，同时引入了一种包含基于分形维度的边界感知正则化项的新型损失函数。在六个不同数据集上的实验表明，ConvNeXt-FD（尤其是在ImageNet上预训练后）在准确性和边界检测方面优于现有方法。