Electrical Engineering and Systems Science / Image Processing

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안전성과 해석 가능성 우선: 급성 뇌졸중 영상 진단을 위한 에이전트 기반 AI 프레임워크

안전성과 해석 가능성 우선: 급성 뇌졸중 영상 진단을 위한 에이전트 기반 AI 프레임워크

본 논문은 급성 뇌졸중 영상 진단을 위한 AI 시스템의 개선 방향을 제시하며, 특히 불확실성 인식과 의사결정 제어 메커니즘을 통합한 에이전트 기반 접근 방식에 초점을 맞추고 있습니다. 이 연구는 의료 AI 분야에서 중요한 문제를 해결하려는 시도로, 안전성, 해석 가능성 및 임상 관련성을 강조하고 있습니다. 기술적 혁신성 본 논문의 핵심 혁신은 에이전트 기반 AI 프레임워크를 통해 불확실성 인식과 의사결정 제어 메커니즘을 통합한 것입니다. 이 접근 방식은 단순히 예측을 제공하는 것이 아니라, 불확실성이 높은 경우 보류 결정을 내릴 수

Framework Image Processing Electrical Engineering and Systems Science
제한된 의료 주석을 위한 스케일 인식 적응형 반지도 학습 네트워크

제한된 의료 주석을 위한 스케일 인식 적응형 반지도 학습 네트워크

SASNet은 의료 영상 분야에서 흔히 마주치는 라벨링 비용의 제약을 극복하고자 설계된 반지도 학습 프레임워크이다. 기존의 반지도 세그멘테이션 방법들은 주로 단일 스케일의 특징을 활용하거나, 라벨이 없는 데이터에 대해 단순히 일관성 손실을 적용하는 데 그쳤다. 이러한 접근법은 복잡한 해부학적 구조를 다양한 해상도에서 포착하기 어려워, 특히 작은 병변이나 경계가 흐릿한 영역에서 성능 저하를 보인다. SASNet은 두 개의 병렬 브랜치를 갖는다. 하나는 라벨이 충분히 제공된 소량의 데이터에 대해 전통적인 지도 학습을 수행하고, 다른 하

Image Processing Network Electrical Engineering and Systems Science

< 분야별 논문 현황 (Total: 742) >

Electrical Engineering and Systems Science
7
General
273
General Relativity
7
HEP-EX
5
HEP-PH
12
HEP-TH
5
MATH-PH
3
NUCL-TH
1
Quantum Physics
10

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