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NCDD：用于胃肠道视觉的分布外检测的最近质心距离缺失
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内容提要
本研究解决了深度学习工具在胃肠道视觉中对未见或新出现疾病模式做出过于自信预测的问题。通过将这一可靠性问题视为分布外（OOD）检测问题，我们提出了最近质心距离缺失（NCCD）评分方法，用于有效识别OOD实例。我们的方法在多个深度学习架构及两个公开基准（Kvasir2和Gastrovision）上表现出色，显示出其在临床应用中的潜在影响。
