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提高心脏磁共振图像分类深度学习模型校准的不确定性感知训练
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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
本研究评估了三种新颖的不确定性感知训练策略，并与两种先进方法进行比较，分析了在心脏再同步治疗反应预测和冠状动脉疾病诊断等临床应用中的性能。需要在医疗保健的复杂高风险应用中仔细考虑性能指标。
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关键要点
- 本研究评估了三种新颖的不确定性感知训练策略。
- 与两种先进方法进行比较，分析了在心脏再同步治疗反应预测中的性能。
- 分析了在冠状动脉疾病诊断中的性能。
- 量化预测的不确定性被视为开发更可靠的人工智能模型的方法。
- 在医疗保健的复杂高风险应用中，需要仔细考虑性能指标。
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