医学 AI

Benchmarking Class Activation Map Methods for Explainable Brain Hemorrhage Classification on Hemorica Dataset

在Hemorica数据集上基于类激活图方法的可解释性脑出血分类基准测试

Z. Rafati, M. Hoseyni, J. Khoramdel, A. Nikoofard

机构 * Faculty of Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology（计算机工程学院，K.N.托菲大学） ； Faculty of Electrical Engineering, K. N. Toosi University of Technology（电气工程学院，K.N.托菲大学） ； Faculty of Mechanical Engineering, Tarbiat Modares University（机械工程学院，塔里比亚特莫达res大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、q-bio

AI总结 本研究通过在Hemorica数据集上评估九种CAM算法，发现AblationCAM在像素级Dice和IoU指标上表现最佳，为脑出血分类的可解释性提供了新的基准。

UnicEdit-10M: A Dataset and Benchmark Breaking the Scale-Quality Barrier via Unified Verification for Reasoning-Enriched Edits

UnicEdit-10M: 一个通过统一验证打破规模-质量壁垒的数据集和基准

Keming Ye, Zhipeng Huang, Canmiao Fu, Qingyang Liu, Jiani Cai, Zheqi Lv, Chen Li, Jing Lyu, Zhou Zhao, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉团队） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xinjiang University（新疆大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UnicEdit-10M通过统一验证方法构建大规模高质量数据集和基准，解决图像编辑中规模与质量的矛盾，评估模型在空间和知识推理中的表现。

Comments 31 pages, 15 figures, 12 tables

Tackling Tuberculosis: A Comparative Dive into Machine Learning for Tuberculosis Detection

应对肺结核：深入比较用于肺结核检测的机器学习方法

Daanish Hindustani, Sanober Hindustani, Preston Nguyen

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究比较了ResNet-50和SqueezeNet在肺结核检测中的性能，发现SqueezeNet在准确率和召回率上表现更优，但需进一步优化模型以提高应用效果。

Journal ref Vol. 6, No. 1 (2024), Minnesota Undergraduate Research & Academic Journal (MURAJ)