关键词quantitative assessment
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- 基于图像级回归的不确定性感知视网膜图像分割
将视网膜图像分割任务视为图像级回归，通过引入 SAUNA 变换和广义的 Jaccard 度量损失训练 U-Net 模型，在 5 个视网膜图像数据集上优于最近发表的方法。
- 医学图像协调性基准化的定量度量
图像协调是处理医学图像中不同机器和扫描协议引起的领域转变的重要预处理策略。然而，由于缺乏广泛可用的标准数据集和基准，评估协调技术的有效性一直是一个挑战。在这个背景下，我们提出了三个指标：两个用于图像强度协调的指标和一个用于维持解剖结构的指标 - CAManim：动画化端到端网络激活图
提出了一种名为 CAManim 的 XAI 可视化方法，通过动画方式将基于 CAM 的网络激活图显示在所有层次上，从而有效地展示模型如何逐步达到最终层激活，不仅仅对模型进行定性评估，还提出了用于量化评估的新方法（ybROAD）。
- 量化人工智能风险评估：机遇与挑战
介绍了通过执行全面的 AI 生命周期治理来降低人工智能风险的最佳方法，定量评估现有模型的风险可以类比于如何评估已经建造的房屋的能源效率或医生根据一系列测试评估整体患者健康状况，本文探讨了这一思路，并讨论了这种方法如何改善 AI 的监管。