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Nagur Shareef Shaik
Nagur Shareef Shaik
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新的C2A模型通过结合空间和临床数据改进胸部X光片分类
研究人员开发了一种名为C$^2$A（共现感知类别注意力）的新分类头，旨在提高胸部X光片多标签分类的准确性。该方法明确地将X光图像的空间信息与不同胸部病理学倾向于共存的临床先验知识联系起来。通过学习每类的空间注意力图并将其与经验性标签共现数据相结合，C$^2$A能够更好地识别和区分病灶，特别是那些空间证据模糊的病灶。该方法在CheXpert数据集上表现出优越的性能，宏观平均AUROC达到0.895，并在经常一起出现的类别上取得了显著的提升。
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新AI模型使用稀疏路由进行视网膜病变分析
研究人员开发了一种新的深度学习架构，用于分析视网膜眼底图像，该架构利用了稀疏条件计算。该模型将一个引导式上下文门控（GCG）空间注意力前端与一个稀疏路由的专家混合（MoE）块配对。该系统表明，专家分配显著依赖于存在的疾病，像ERM和AMD等不同的病理学会隔离到特定的专家。该模型在一个五类基准测试中取得了0.912的宏观AUC和0.653的宏观F1分数，可视化结果证实专家路由与局部病变对齐，并对共存性病例进行几何映射。