Aug, 2024
基于深度学习的无监督领域适应：通过统一模型提升多场所前列腺病变检测的表现
Deep Learning-based Unsupervised Domain Adaptation via a Unified Model
for Prostate Lesion Detection Using Multisite Bi-parametric MRI Datasets
TL;DR本研究针对多场所前列腺病变检测中的无监督领域适应（UDA）方法进行了探索，尤其是针对不同b值下的扩散加权影像（DWI）。提出了一种新的统一生成模型，能够有效提高监督学习模型的检测性能，实验结果显示，与传统方法相比，UDA显著改善了病变检测的准确性，特别是在图像采集条件不理想的情况下。