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面向关系的长尾医学诊断：表征学习与迭代分类器校准
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的长尾医学诊断框架（LMD），旨在解决计算机辅助诊断中的样本不平衡问题。通过关系感知表示学习和迭代分类器校准，该方法有效提升了少数类的表现，实验结果表明其性能优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种新的长尾医学诊断框架（LMD）。
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该框架旨在解决计算机辅助诊断中的样本不平衡问题。
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LMD通过关系感知表示学习（RRL）和迭代分类器校准（ICC）来提升少数类的表现。
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实验结果表明，LMD的性能显著优于现有主流方法。
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