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Statistical Guarantees of False Discovery Rate in Medical Instance Segmentation Tasks Based on Conformal Risk Control
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于预测理论的质量控制框架，针对深度学习在医学图像分割中的置信度校准问题。该框架通过动态阈值机制自适应调整分割决策边界，有效控制虚假发现率，提高医学影像分析的准确性和安全性。
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关键要点
- 本研究解决了深度学习模型在医学图像分割中面临的置信度校准问题，可能导致误诊。
- 提出了一种基于符合预测理论的质量控制框架。
- 该框架通过动态阈值机制自适应调整分割决策边界，满足临床需求。
- 实验结果表明，该框架能够有效控制测试集上的虚假发现率（FDR）。
- 该框架提高了医学影像分析的准确性和安全性。
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