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搜索结果 - 4
使用双编码器 - 解码器网络进行息肉和手术仪器分割
本文描述了在 MedAI 竞赛中解决问题的方法，参赛者需要从内窥镜图像中分割息肉和手术器械。我们的方法依赖于一个双编码器 - 解码器神经网络，该网络在之前的息肉分割研究中已经应用过，但做出了一系列增强：更强大的编码器架构，改进的优化过程以及
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a month ago
B-Cos 对齐的 Transformer 学习可解释的人类特征
通过引入一种新的架构，即 B-cos Vision Transformer，以提高可解释性，本文证明了 B-cos Swin Transformer 在医学相关任务中超越了 Vision Transformers，并在两个公共数据集上提高了
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6 months ago
学习如何像医生一样提问
本文介绍了 Discharge Summary Clinical Questions（DiSCQ）这一新的数据集，由 100 多个 MIMIC-III 出院摘要中的医学专家生成了 2000 多个问题。我们进行了基于触发词检测的质量评估，发现
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2 years ago
KDD
利用临床背景进行用户中心的可解释性：糖尿病应用案例
为了推广人工智能模型在高精度领域（如医疗保健）的实际应用，必须使其具有可解释性。本研究通过探索一种基于临床情况、疾病风险预测和算法解释的上下文定制方法，验证了这种方法的重要性。在对 2 型糖尿病（T2DM）中的慢性肾脏病（CKD）风险预测进
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3 years ago
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