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Muhammad Muhtasim Shahriar
Muhammad Muhtasim Shahriar
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新框架融合全局和局部数据，实现可解释的痤疮严重程度分级
研究人员开发了CG-HAF，一个用于痤疮严重程度分级的新颖框架，该框架结合了全局面部外观和局部病变信息。该方法使用来自独立分类器的概率和来自目标检测器的结构化数据（如病变数量和面积）的可解释融合。该框架在基准数据集上显示出比现有方法具有统计学意义的改进，尤其是在严重病例方面。然而，其在独立数据集上的表现凸显了由于分级标准不匹配而导致的跨数据集可移植性挑战。
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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。