你如何划分数据很重要：数据泄漏和主题特征在纵向脑 MRI 分析中的研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。深度学习模型在医学图像分析领域产生了重大变革，但由于数据泄漏的隐藏陷阱，其性能可能具有误导性。在本研究中，我们调查了 3D 卷积神经网络在 3D 医学影像中的数据泄漏问题，特别是在脑 MRI 分析中的应用。我们研究了不同的数据分割策略对于纵向脑 MRI 分析模型性能的影响，发现了潜在的数据泄漏问题，并通过 GradCAM 可视化揭示了 CNN...
深度学习模型在医学图像分析中的数据泄漏问题可能具有误导性。研究发现，不同的数据分割策略会影响脑MRI分析模型的性能，并揭示了CNN模型中由身份混淆引起的快捷方式。研究结果强调了基于受试者的分割和在不同受试者中进一步评估模型的重要性，以确保深度学习模型在医学图像分析中的完整性和可靠性。
