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RFMiD
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MARVEL框架提升临床AI诊断的OOD检测能力
研究人员开发了MARVEL，一种用于改进临床AI诊断系统中分布外（OOD）检测的新方法。MARVEL通过在不平衡的医学数据集上进行训练，并在临床相关的OOD谱系上进行评估，来解决当前方法的局限性。该框架包括一个用于非线性边界的非线性von Mises-Fisher分类器、一个用于处理数据不平衡的多专家系统，以及一个用于区分内点和外点的异常值专家。在RFMiD、ISIC2019和NCTCRC数据集上的评估显示，与最先进的方法相比，误报率显著降低。
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已撤稿论文提出Clifford-M用于高效眼底图像分类
一篇研究论文介绍了一种新颖的轻量级骨干网络Clifford-M，用于眼底图像分类，该网络无需显式的频率分解即可实现具有竞争力的性能。该模型利用Clifford风格的滚动乘积来实现高效的跨尺度融合和自细化。在ODIR-5K上进行测试，Clifford-M以显著更少的参数优于更大的基线模型，证明了其在医学图像分析中捕获多尺度结构的效率和有效性。