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Relation-Aware Long-Tailed Medical Diagnosis: Representation Learning and Iterative Classifier Calibration
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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分类效果，实验结果表明其性能显著优于现有方法。
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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），旨在解决计算机辅助诊断中的样本不平衡问题。
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该框架通过关系感知表示学习（RRL）和迭代分类器校准（ICC）来改善长尾数据集上的医学图像分类效果。
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研究表明，该方法有效提升了少数类的分类效果，实验结果显示其性能显著优于现有主流方法。
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