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T2ID-CAS: A Diffusion Model and Classification-Aware Sampling Approach to Mitigate Class Imbalance in Neck Ultrasound Anatomical Landmark Detection
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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T2ID-CAS方法，以解决颈部超声解剖标志检测中的类别不平衡问题。该方法结合了潜在扩散模型和分类意识采样，实验结果显示平均精确度达到88.2%，显著高于基线的66%，展现了在超声引导干预中的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种T2ID-CAS方法，解决颈部超声解剖标志检测中的类别不平衡问题。
- 该方法结合了潜在扩散模型和分类意识采样，以生成高质量的合成样本。
- 实验结果显示，该方法在解剖标志检测中的平均精确度达到88.2%，显著高于基线的66%。
- 研究表明T2ID-CAS方法在超声引导干预中具有应用潜力。
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