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一种双视图方法用于通过共训练对放射学报告进行分类
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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
研究发现，放射学报告分析对公共卫生倡议具有价值。通过共同训练方法，利用放射学报告的结构，可以提高性能并超越竞争方法。
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关键要点
- 放射学报告分析对公共卫生倡议具有价值。
- 研究界对放射学报告分析的关注逐渐增加。
- 放射学报告的结构提供了对扫描的不同视角。
- 提出了一种共同训练方法，分别构建发现部分和印象部分的机器学习模型。
- 利用半监督方式和海量未标记数据来提高模型性能。
- 实验结果表明共同训练方法能够超越竞争的监督和半监督方法。
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