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Correcting Class Imbalances with Self-Training to Improve Universal Lesion Detection and Tagging
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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
本研究提出了一种自我训练管道，以解决通用病变检测和标记中的数据标注不足和类不平衡问题。通过有限的标注数据进行模型训练，并引入新识别的病变，采用变阈值策略显著提高了病变类别的灵敏度和整体分类表现。
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关键要点
- 本研究提出了一种自我训练管道，以解决通用病变检测和标记中的数据标注不足和类不平衡问题。
- 通过有限的标注数据进行模型训练，并引入新识别的病变。
- 采用变阈值策略显著提高了病变类别的灵敏度和整体分类表现。
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