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  1. TOOL · CL_180998 ·

    UCBound-Net 解决了超声分割中的灾难性遗忘问题

    研究人员开发了 UCBound-Net,一个用于临床成像持续学习的新框架,特别针对超声分割。该方法通过使用蒙特卡洛 Dropout 不确定性来识别和优先处理易遗忘的区域,从而解决了灾难性遗忘的挑战。该框架结合了不确定性加权边界蒸馏、不确定性校准正则化和不确定性引导的示例选择,以改善知识迁移和模型性能。在乳腺和甲状腺超声数据集上进行评估,UCBound-Net 证明了遗忘的减少,并取得了具有竞争力的 Dice Similarity Co…