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救援领域转变的医疗图像自动诊断中的转诊失败
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度神经网络在皮肤病变分类方面的潜力已被证明不亚于皮肤科医生的诊断。研究发现，无监督领域自适应方法能提高黑素瘤-痣任务的性能，但小样本或非平衡数据集会影响结果的一致性。
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关键要点
- 深度神经网络在皮肤病变分类方面的潜力已被证明不亚于皮肤科医生的诊断。
- 测试数据与训练数据有显著差异时，模型性能通常会下降。
- 研究分析了八种不同的无监督领域自适应方法的有效性。
- 这些领域自适应方法能改善大多数分析数据集的AUPRC。
- 无监督领域自适应通常可以提高二分类黑素瘤-痣的任务性能。
- 小样本或非平衡数据集会降低结果的一致性，影响方法性能。
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