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YOLOv11s
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新的Transformer框架提高了手术阶段识别的准确性
研究人员开发了一种新的腹腔镜胆囊切除术手术阶段识别框架，将Swin Transformer和Temporal Transformer Encoder (TTE)与YOLOv11s网络集成用于器械定位。该方法旨在提供稳定准确的工作流程预测，解决了先前AI方法中预测波动的问。该框架在Cholec80数据集上实现了92%的总体阶段识别准确率和0.86的宏平均F1分数，优于现有的基于CNN和Transformer的方法。此外，器械检测模块在m…
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开发了用于痤疮严重程度分级和分析的AI框架
研究人员开发了两种新的AI框架LENS-GRF和CG-HAF，用于通过AI对痤疮严重程度进行分级。LENS-GRF是一种置换不变网络，结合了面部全局上下文和详细病灶分析，在ACNE04数据集上实现了高精度。CG-HAF是一种全局-局部融合框架，整合了整体严重程度概率和病灶负担描述符，以提高可解释性和在序数分级上的性能。两种方法都强调了详细的病灶证据和可解释的融合策略对于准确痤疮评估的重要性，同时也指出了由于评分标准不同而导致的跨数据集…