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Mama Mia
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AI 为乳腺 MRI 分割生成 BI-RADS 合理性
研究人员开发了一种新颖的方法，用于为乳腺 MRI 分割生成自然语言的合理性说明，旨在提高可解释性和临床集成度。该方法利用乳腺影像报告和数据系统 (BI-RADS) 指南，创建一个决策树，从分割掩码及其动态对比增强系列中提取量化描述符。然后，大型语言模型将这些描述符转换为文本合理性说明，在 MAMA-MIA 数据集上实现了高保真度和反事实准确性分数。
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Class-wise dataset mixing boosts breast MRI tumor classification accuracy
研究人员开发了一种名为类间数据集混合（Class-Wise Dataset Mixing）的方法，以提高深度学习模型在乳腺 MRI 肿瘤分类中的泛化能力。当 EfficientNet-B3 和 WaveViT-Small 等模型在 Duke Breast Cancer MRI 和 fastMRI 数据集上进行训练时，由于数据集来源偏差，它们在独立的 MAMA-MIA 多中心队列上的表现不佳。通过在训练期间混合每个类别中的两个数据集的样…