“EfficientNet-B0的表现优于DenseNet121，准确率达到84.6%，F1值为0.8899，MCC值为0.6849。”
“这些发现有力地支持了一种人机结合（HITL）工作流程，其中本地LLM充当协作工具，而不是完全替代。”
“MedGemma 1.5, small multimodal model for real clinical data MedGemma […]”
“研究发现，人工智能漏诊了近三分之一的乳腺癌”
“一种用于在常规CT扫描中发现胰腺癌的工具已取得可喜的成果，这是中国竞相将人工智能应用于医学难题的一个例子。”
“文章引用了创始人王琛的话，他表示他们相信金融投资是AI技术应用的重要试验场景。”
“本文从计数 DRF 推导出计数 DRM、有效面积和闪光有效面积。”
“与几个基线相比，ProDM显著提高了CAC评分准确性、空间病变保真度和风险分层性能。”
“该方法在没有特定任务的监督训练或微调的情况下，实现了比最先进的重建方法更好的性能。”
“本文在不需要经典源条件的情况下，建立了重建解和源项的误差界限，并推导了在较弱拓扑中源误差的预期收敛速度。”
“最佳流程（ANOVA特征选择与支持向量机）实现了0.79的平均验证准确率。”
“GPT-4在清晰度方面表现出色（4.88/5），但在自然写作流畅度方面得分较低（2.81/5），这表明当前系统虽然达到了临床准确性，但在风格上仍然与放射科医生撰写的文本有所区别。”
“USF-MAE 在所有评估指标上都取得了最高的性能，准确率为 90.57%，精确度为 91.15%，召回率为 90.57%，F1 分数为 90.71%。”
“位于神经发生区域的细胞核与位于其他地方的细胞核相比，始终表现出显着更高的相位值（光程差），这表明了细胞类型特异性的生物物理特征。”
“itePGDK在这些指标上优于这些方法。特别是在短时帧中，与DeepKernel相比，itePGDK在快速动力学器官摄取中表现出更少的偏差和更少的伪影。”
“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）。”
“使用两种同位素在聚碳酸酯中测得的 $τ_{ ext{oPs}}$ 值与认证的参考值非常吻合。”
“PGMP框架在未见过的解剖结构上优于最先进的方法，在效率和诊断可靠性方面设定了新的基准。”
“BATISNet 在牙齿完整性分割方面优于现有方法，为实际临床应用提供了更可靠、更详细的数据支持。”
“这篇文章的上下文，来自 ArXiv，表明它是一篇研究论文。”
“在BraTS2020上，该方法取得了优于最先进方法的性能，在十五种缺失模态组合下，WT、TC和ET的平均Dice分数分别为87.55、79.36和62.67。”
“sCT 实现了 99% 的结构相似度，并且相对于真实 CT 的 Frechet inception 距离为 1.01。颅骨分割在七块颅骨上的平均 Dice 系数为 85%，缝合线达到 80% 的 Dice 系数。”
“该模型达到96.23%的准确率、95.58%的F1分数和94.83%的特异性。”
“PathFound 集成了病理视觉基础模型、视觉语言模型和通过强化学习训练的推理模型，以执行主动的信息获取和诊断细化。”
“”
“SOFTooth实现了最先进的整体准确度和平均IoU，并在涉及第三磨牙的案例中取得了明显的提升，这表明丰富的2D语义可以有效地转移到3D牙齿实例分割中，而无需2D微调。”
“使用低秩自适应 (LoRA) 微调的 MedGemma-4b-it 模型表现出卓越的诊断能力，平均测试准确率为 80.37%，而未调整的 GPT-4 为 69.58%。”
“该论文表明，通过对足够数量的随机点进行采样，可以高置信度地恢复子流形的拓扑结构。”
“本文提出了一种名为增强图像表示 (EIR) 的新方法，用于生成准确的胸部X光报告。”
“本文介绍了第一个用于弱信号特征学习的专用数据集，包含 13,158 个光谱样本，并提出了双视图表示和 PDVFN 模型。”
“MoraNet 在加速因子为 4 时，保留了更好的结构细节，具有更低的 RMSE 和更高的 SSIM 值，同时推理时间快了十倍。”
“GNN-TF模型优于现有技术，在预测未来烟草使用方面提供了卓越的预测准确性。”
“PathoSyn提供了一个数学上基于原理的管道，用于生成高保真度的患者特定合成数据集，从而促进了在低数据环境下开发稳健的诊断算法。”
“GRPO 恢复了分布内性能，但降低了跨数据集的可迁移性。”
“肺部掩模应被视为一个可控的空间先验，选择以匹配骨干网络和临床目标，而不是统一应用。”
“该系统通过可解释的AI（XAI）可视化提供可解释的实时预测，支持透明的临床决策。”
“标题本身提供了核心概念：使用空间感知和对称对齐来改进文本引导的医学图像分割。”
“与10个基线模型相比，Lamps具有卓越的鲁棒性、可迁移性和临床潜力。”
“”
“SwinCCIR有效地克服了传统CC成像的问题，有望在实际应用中实施。”
“USF-MAE 在所有评估指标上都优于 DenseNet-169 基线。”
“该方法与其他算法相比，实现了卓越的重建质量和更快的处理速度。”
“INTERACT-CMIL 在 CNN 和基础模型 (FM) 基线方面取得了持续的改进，相对宏观 F1 增益高达 55.1% (WHO4) 和 25.0% (垂直扩散)。”
“改进的3D Inception架构实现了最佳的整体性能，均方根误差 (RMSE) 为 6.79%。”
“论文报告了在多个BraTS数据集上，全肿瘤（WT）、增强肿瘤（ET）和肿瘤核心（TC）的高Dice相似系数（DSC），表明分割精度有所提高。”
“（从提供的信息中无法获得具体的引用）”
“FluenceFormer with Swin UNETR 在评估的模型中表现最强，并且优于现有的基准 CNN 和单阶段方法，将能量误差降低到 4.5%，并在结构保真度方面取得了统计学上的显著提升 (p < 0.05)。”
“DeFloMat仅在3个推理步骤中就实现了最先进的精度（$43.32\% ext{ } AP_{10:50}$），这比DiffusionDet的最大收敛性能（在4个步骤中为$31.03\% ext{ } AP_{10:50}$）提高了1.4倍。”
“本文介绍了一种基于变分自编码器（VAE）的多视角潜在表示学习框架，用于整合来自对比增强T1加权（T1Gd）和液体衰减反转恢复（FLAIR）磁共振成像（MRI）的互补放射组学特征。”
“TissueXplorer 显示的剂量分布差异小于传统化学计量校准方法。”