Paper#Medical Imaging, Deep Learning, Lung Cancer🔬 Research分析: 2026年1月3日 15:40

Virtual-Eyes 提升用于肺癌风险预测的基础模型性能

发布:2025年12月30日 15:34
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ArXiv

分析

本文研究了质量控制流程 Virtual-Eyes 对使用低剂量 CT 扫描进行肺癌风险预测的深度学习模型的影响。这项研究意义重大，因为它量化了预处理对不同类型模型（包括通用基础模型和专业模型）的影响。研究结果表明，针对解剖结构的质量控制可以提高通用模型的性能，同时可能扰乱专业模型。这对临床环境中人工智能驱动的诊断工具的设计和部署具有重要意义。

引用

“Virtual-Eyes 将 RAD-DINO 的切片级 AUC 从 0.576 提高到 0.610，患者级 AUC 从 0.646 提高到 0.683（平均池化）和从 0.619 提高到 0.735（最大池化），并改善了校准效果（Brier 分数从 0.188 提高到 0.112）。”

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