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多标注者数据集的损失建模
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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
本文研究了利用机器学习算法进行医学影像异常检测的方法，提出了一种聚合不同水平标注者标注的有效方法，并使用重新加权的损失函数来提高检测性能。在真实的医学影像数据集上进行评估，超越了不考虑标注者间差异的相关基线。
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关键要点
- 研究探讨了机器学习算法在医学影像异常检测中的应用。
- 算法性能依赖于标注者的数量和标签质量。
- 提出了一种聚合不同水平标注者标注的有效方法。
- 通过估计多个标注的隐藏标签来解决主观性问题。
- 使用重新加权的损失函数提高检测性能。
- 在真实医学影像数据集上评估，超越了相关基线。
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