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MRBrainS18
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为皮层下脑结构分割开发了深度学习方法
本研究论文介绍了两种深度学习算法：DenseMedic 和交替连接神经网络 (ACNN)，它们专为分割 MR 图像中的皮层下脑结构而设计。DenseMedic 采用 OreoDown 方法加速感受野增长，并借鉴 DenseNet 原理获取多尺度上下文信息。ACNN 通过采用交替连接，为单模态和多模态分割提供了一个统一的架构。这两种方法均在公开数据集上进行了评估，在脑结构分割方面展现出更高的准确性和鲁棒性。
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评估用于医学影像GDPR合规性的机器遗忘策略
研究人员探索了机器遗忘技术，以遵守GDPR等数据隐私法规，这些法规允许个人要求从训练模型中删除数据。一项研究使用Med3D预训练的3D ResNet-50骨干网络，将四种遗忘策略应用于MRBrainS18数据集。 "噪声标签"策略在遗忘集中的数据减少93%，在保留集上保留84%的准确率（经过50个epoch后）之间取得了最佳平衡，优于其他导致性能显著下降的方法。