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Thyroid nodules
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新型AI模型CMCNet利用超声和文本嵌入增强甲状腺结节分类
研究人员开发了CMCNet，这是一种新颖的深度学习模型，旨在利用超声图像改进甲状腺结节的分类。该模型将图像嵌入与ACR TI-RADS框架的文本表示对齐，该框架按风险级别对结节进行分类。CMCNet利用中心-边缘对比损失来提高数据效率和鲁棒性，在不平衡数据集上表现优于现有方法。附带的STN数据集包含600个带有详细注释的甲状腺结节，已公开提供。
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新的RIBR框架提高了超声图像分割的准确性
研究人员开发了一个名为风险导向隐式边界细化（RIBR）的新分割框架，旨在提高医学超声图像分割的准确性。该方法通过使用隐式神经表示进行边界细化来解决噪声和低对比度边界等挑战，并通过风险路由机制进行控制。RIBR还结合了几何感知和斑点感知正则化，以增强不确定的轮廓并抑制非边界振荡。在九个不同器官的超声数据集上的评估表明，RIBR在紧凑的参数预算内实现了最佳的整体宏平均边界误差降低，展现了其卓越的性能和效率。