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Meritxell Riera-Marín
Meritxell Riera-Marín
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新方法使用序数学习改进医学分割模型校准
研究人员开发了一种新方法，用于改进医学图像分割模型的校准，特别是在多个专家标注显示出显著分歧时。该方法将多评分者监督重新构建为序数学习问题，将体素级别的评分者一致性视为有序目标。这使得模型置信度能够更好地反映训练数据中的经验变异性，从而在不牺牲分割准确性的情况下提高校准效果。
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AI基准利用不确定性感知模型攻克胰腺癌血管浸润问题
研究人员推出了CURVAS-PDACVI数据集和挑战赛，这是一个旨在提高AI评估胰腺导管腺癌（PDAC）血管浸润能力的开放基准。该基准解决了公共数据集的缺乏以及识别肿瘤侵入血管的固有模糊性问题，而这种模糊性常常导致专家放射科医生之间的差异。该数据集包含每张扫描的五个专家标注，评估框架在考虑空间重叠的同时也考虑了概率校准，并强调当前方法在处理高复杂度病例和不确定边界时常常遇到困难。