本研究评估了三种新颖的不确定性感知训练策略，并与两种先进方法进行比较，分析了在心脏再同步治疗反应预测和冠状动脉疾病诊断等临床应用中的性能。研究结果表明，在医疗保健的复杂高风险应用中，需要仔细考虑性能指标。

该研究提出了一种基于X射线血管造影图像的自动区域冠状动脉疾病诊断方法，通过经典计算机视觉的预处理和特征选择，增强血管对比度来提高血管分割准确性，利用YOLOv8生成血管图像并基于逻辑推理的方法重构冠状血管树以实现最终分割。在ARCADE挑战中获得了第三名，验证集和保留集的F1得分分别为0.422和0.4289。

本研究评估了三种新颖的不确定性感知训练策略，并与两种先进方法进行比较，分析了在心脏再同步治疗反应预测和冠状动脉疾病诊断等临床应用中的性能。

本研究评估了三种新颖的不确定性感知训练策略，并与两种先进方法进行比较，分析了在心脏再同步治疗反应预测和冠状动脉疾病诊断等临床应用中的性能。需要在医疗保健的复杂高风险应用中仔细考虑性能指标。