RF-Deep

新的RF-Deep框架提升AI肺癌分割安全性

研究人员开发了RF-Deep，一个新颖的事后框架，旨在利用深度特征改进肺癌分割中分布外（OOD）输入的检测。该方法利用预训练分割骨干网络的层级特征，并锚定到预测的肿瘤区域，以最少的标记数据识别OOD的可能性。在超过2000例CT扫描上进行评估，RF-Deep在检测近OOD和远OOD病例方面表现出高精度，优于现有方法，并显示出作为临床AI部署安全过滤器的潜力。