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Tapabrata Chakraborti
Tapabrata Chakraborti
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新的AdaConRed方法提高了医学图像分类的准确性
研究人员开发了自适应共形再分配（AdaConRed），这是一种新颖的后共形决策规则，旨在通过解决过渡类中的不确定性来改进医学图像分类。该方法将模糊的预测集转换为精炼的类别分配，从而提高了口腔癌和皮肤癌检测等关键领域的准确性。在OSCC和ISIC等基准测试中，AdaConRed在识别恶性病例方面取得了显著的进步，其性能优于LAC、APS和RAPS等现有方法。
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Foundation Models Evaluated for Multimodal Cancer Analysis
研究人员系统地评估了用于多模态癌症分析的基础模型（FM），重点关注它们对分布外数据的泛化能力。该研究使用了来自两个商业队列 IH-BC 和 IH-NSCLC 的全切片图像和转录组学谱。研究结果表明，FM 表示在未见过的数据上表现具有竞争力，并且多模态融合主要在单个模态不提供主导信号时才具有优势。研究还强调了面向临床支持的不确定性感知推理的价值，因为一致性预测表明，当点预测失败时，真实诊断通常保留在预测集中。