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  1. TOOL · CL_208657 ·

    SpurCon框架提升医学影像AI的可靠性

    研究人员开发了SpurCon,一个旨在提高医学影像深度神经网络可靠性和鲁棒性的新框架。该方法解决了模型利用虚假相关性(例如与病理共现的伪影)的问题,这会损害临床信任,尤其是在小型或不平衡的数据集中。SpurCon利用加权监督对比损失公式WtSupCon和一种快速少样本程序来估计虚假标签,而无需广泛的网络训练。通过根据病理和元数据组合分配样本特定权重,SpurCon增强了表示几何,从而在Waterbirds、CheXpert和ISIC …