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Radiological Society of North America
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深度学习模型使用EfficientNet预测儿科骨龄
研究人员开发了一种深度学习方法，使用EfficientNet架构（特别是增强了加性注意力的EfficientNetB4）来预测儿科骨龄。该方法利用了RSNA骨龄数据集中的12,000多张X光片，并将它们转换为适合训练卷积神经网络的格式。研究表明，与EfficientNetB0相比，EfficientNetB4（尤其是带有加性注意力机制的版本）能提供更准确的骨龄预测，有助于诊断儿科内分泌疾病。
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新AI框架改进CT扫描中的创伤检测
研究人员开发了CT-VDETR，一种用于检测CT扫描中创伤性损伤的新型框架，解决了体素级标注有限的挑战。该系统结合了使用掩码图像建模的自监督预训练和半监督式Transformer检测器。该方法在RSNA腹部创伤检测任务上，仅使用78个标注的训练卷，就实现了比仅监督式训练高1.53倍的改进。
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Geoffrey Hinton 曾表示机器学习现在应该会超越放射科医生
一位住院医师表示，Geoffrey Hinton 在 2016 年预测 AI 将在五年内超越放射科医生，这一预测并未实现。尽管取得了重大进展，并且有许多支持 AI 的医疗设备已获批用于放射学，但该领域仍面临严重的放射科医生短缺问题。作者认为，虽然 AI 充满希望，但其在放射学中的应用比最初预测的更为复杂，专业人士对其未来影响的争论仍在继续。