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AI框架改进了跨数据集的乳腺钼靶钙化分类

研究人员开发了一个新框架，以提高AI模型在不同数据集和成像技术中对乳腺钼靶钙化进行分类的准确性。该框架利用无监督域自适应，采用AdaIN和CycleGAN等风格迁移模型生成多样化的训练数据，而无需额外的标注。然后，Swin Transformer V2骨干网络执行分类。该方法在外部分数据集上表现出改进的性能，表明其有潜力减少域偏移并增强乳腺钼靶诊断AI工具的泛化能力。