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新的MicroBT框架改进了微小脑肿瘤的分割与计数
研究人员开发了MicroBT，一个旨在改进微小脑肿瘤（特别是3毫米以下的肿瘤）分割与计数的新型框架。该系统利用预测的质心作为分割和定位的锚点，解决了大肿瘤主导训练目标的问题。MicroBT还引入了体积校准损失（VC-Loss）来放大微小病灶的影响，以及尺寸感知课程优化（SACO）来稳定训练。实验表明，与现有方法相比，MicroBT显著提高了微小病灶的定位精度并减少了计数误差。
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心率估计模型XAI解释缺乏直接性能相关性
研究人员调查了可解释人工智能（XAI）方法应用于RhythmFormer时的可靠性和跨数据集迁移能力。RhythmFormer是一种用于远程光电容积脉搏波描记法（rPPG）的模型，可从面部视频中估计心血管脉搏。该研究评估了多种XAI技术，包括注意力图和显著性引导的忠实度系数，应用于NCKU-rPPG和UBFC-rPPG等不同数据集。研究结果表明，虽然一些XAI方法，特别是‘Beyond Intuition’，显示出良好的皮肤覆盖率和忠…