基于深度学习的机会性CT影像检测未诊断的医学条件

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-18T00:00:00Z

本文介绍了一种名为CASED的新型课程采样算法，该算法优化了具有极端类别不平衡的数据集上的深度学习分割或检测模型。通过在胸部CT的肺结节检测任务中评估CASED学习框架，证明其可以提高深度结节分割模型的训练效果，并在LUNA16结节检测基准测试中获得了88.35％的平均灵敏度分数。该学习框架适用于其他存在类别不平衡问题的医学图像问题。