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实体 Junhyeok Lee

Junhyeok Lee

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  1. TOOL · CL_110057 ·

    新AI框架通过不确定性量化增强中风评估

    研究人员开发了证据灌注物理信息神经网络(EPPINN),以提高急性缺血性中风评估中计算机断层扫描灌注(CTP)成像的准确性和可靠性。该新框架将证据深度学习与物理信息建模相结合,以量化物理约束中的不确定性,解决了现有确定性方法的一个关键限制。EPPINN使用基于坐标的网络对灌注参数进行建模,并在物理残差上放置一个正态-逆伽马分布,以表征体素级不确定性,而无需进行贝叶斯采样。在模型数据、基准数据集和临床数据上的评估表明,EPPINN在具有…