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。

该研究提出了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变（DR）分析算法，结合卷积神经网络（CNN）和自监督学习，显著提高了病变检测和分类的准确性，具有良好的临床应用潜力。

本文探讨了人工智能和大型语言模型在医学影像报告生成与评估中的应用，提出了微调技术、双分支卷积神经网络和知识蒸馏等方法，以提高病变检测和报告质量，尤其在前列腺影像分析中表现出显著性能提升。

U-Mamba 是一种基于深度序列模型的医学图像分割网络，结合卷积层和序列模型的优点，适应不同数据集并取得优异效果。SegMamba 和 nnMamba 进一步提升了分割性能，Vision Mamba 实现了病变检测的突破。TM-UNet 和 LMa-UNet 增强了特征提取能力，Graph-Mamba 在图预测任务中表现出色，证明了新方法的有效性和高效性。

本研究提出了一种基于深度学习的方法，利用两个卷积神经网络：SpatialConfiguration-Net (SCN) 和修改版的 U-Net，精确地预测了CBCT图像中所有牙齿的坐标，实现了对牙齿体积的精确裁剪，并通过分割方法检测出病变，解决了CBCT图像中的类别不平衡问题。方法在144个CBCT图像上评估，实现了97.3%的牙齿定位准确率，具有0.97的敏感性和0.88的特异性，适用于病变检测。

本文介绍了基于Transformer的CL-Net框架，能够在端到端的方式下学习病变检测和配对位置，并设计了可交互的检测器和病变关联器来确定正确的匹配位置，从而在乳腺X线摄影图像的病变检测方面表现出色。