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  1. RESEARCH · CL_180998 ·

    AI模型通过新的学习框架推动超声分割发展

    研究人员开发了用于医学图像分割的新型多任务学习框架，重点关注乳腺和甲状腺超声数据。第一种方法利用符合BI-RADS的形态学先验，通过将病灶特征整合到学习过程中，改进了分割和恶性肿瘤分类。第二个框架UCBound-Net通过利用不确定性引导的边界蒸馏来解决持续学习的挑战，以减轻模型适应新解剖学领域时灾难性遗忘的问题。