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İlker Hacıhaliloğlu
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图像编码器的选择显著影响 GCN 在乳腺超声分类中的性能
研究人员调查了不同图像编码器对图卷积网络 (GCN) 在乳腺超声分类中性能的影响。研究发现，包括卷积和基于 Transformer 的架构在内的更高容量的编码器，持续提高了图同质性以及准确性、AUC、敏感性、特异性和 F1 分数等下游分类指标。研究还建立了测试集图同质性与分类准确性之间的强相关性，表明编码器提供的更高表示质量是性能提升的关键因素。
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新技术通过超声检查提高肝脏疾病分类的准确性
研究人员开发了一种新颖的方法来改进肝脏疾病的分类，特别是区分代谢功能障碍相关性脂肪性肝病（NASH）和非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）。通过将传统的B模式超声与源自物理引导和局部相位成像的互补表示相结合，新方法显著提高了诊断准确性。在梅奥诊所（Mayo Clinic）的大型队列上进行的实验表明，这种利用自监督掩码自动编码器和图卷积网络的集成方法，与单独的传统B模式成像相比，准确率提高了高达32.4%，F1分数提高了91.2%。