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Muhammad Muhtasim Shahriar
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开发了用于痤疮严重程度分级和分析的AI框架
研究人员开发了两种新的AI框架LENS-GRF和CG-HAF，用于通过AI对痤疮严重程度进行分级。LENS-GRF是一种置换不变网络，结合了面部全局上下文和详细病灶分析，在ACNE04数据集上实现了高精度。CG-HAF是一种全局-局部融合框架，整合了整体严重程度概率和病灶负担描述符，以提高可解释性和在序数分级上的性能。两种方法都强调了详细的病灶证据和可解释的融合策略对于准确痤疮评估的重要性，同时也指出了由于评分标准不同而导致的跨数据集…
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新的联邦学习模型解决了肺组织病理学中的染色差异
研究人员开发了 FedHisto-PAST v2，这是一个参数高效的联邦学习框架，旨在解决跨站点肺组织病理学分类中的染色差异和数据异质性问题。该研究在五客户端模拟和 LungHist700 队列上评估了该模型，在后者上取得了 0.728560 的 Macro-F1 分数和 0.730454 的平衡准确率。该框架更新了模型的一小部分参数，展示了感知染色、参数高效联邦的潜力，但仍需进一步验证。