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ImageCHD
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用于心脏病分割的AI模型在分布外泛化方面表现不佳
一篇新的研究论文评估了用于分割先天性心脏病（CHD）解剖结构的深度学习模型的分布外（OOD）泛化能力。研究发现，分布内性能是跨队列鲁棒性的一个糟糕的预测指标，其中nnU-Net在验证集上得分很高，但在一个独立的数据集（ImageCHD）上性能显著下降。SwinUNETR展示了更好的泛化能力，并且其性能在有限的目标域监督下得到了显著提升。
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新的MCSeg网络通过混合变换器-CNN模型推进心脏图像分割
研究人员开发了MCSeg，一种用于分割心脏图像的新网络架构。该模型利用体积变换器编码器与CNN解码器相结合，并通过新颖的Scaling Feature Pyramid模块进行连接。该网络使用掩码图像建模进行预训练，然后使用区域互信息损失进行微调，以提高边界精度。在各种心脏数据集上，MCSeg已证明其性能优于十一种最先进的方法，并在少样本学习场景中显示出潜力。