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面向不确定性感知的前列腺癌检测的跨切片注意力和证据关键损失
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度证据学习在放射治疗剂量预测中具有潜力，提供统计稳健性。模型校准能力优于其他方法，对于加入高斯噪声的CT强度，aleatoric不确定性表现出显著分布变化。研究展示了使用该模型构建预测剂量体积直方图的置信区间。
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关键要点
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深度证据学习在放射治疗剂量预测中具有潜力，提供统计稳健性。
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该模型的校准能力优于其他方法，能够有效产生与预测误差相关的不确定性估计。
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实验结果显示，深度证据学习在不确定性阈值变化的中位误差上表现更线性。
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对于加入高斯噪声的CT强度，aleatoric不确定性表现出显著的分布变化。
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研究结果表明深度证据学习是一种有前景的方法，可以为放射治疗剂量预测提供支持。
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展示了如何使用该模型构建预测剂量体积直方图的置信区间。
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