医学 AI

Scanner-Induced Domain Shifts Undermine the Robustness of Pathology Foundation Models

扫描诱导的域偏移损害病理基础模型的鲁棒性

Erik Thiringer, Fredrik K. Gustafsson, Kajsa Ledesma Eriksson, Mattias Rantalainen

机构 * Department of Medical Epidemiology and Biostatistics, Karolinska Institutet（卡罗林斯卡研究所医学流行病学与生物统计学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 本文研究了扫描诱导的域偏移对病理基础模型鲁棒性的影响，发现现有模型在面对扫描设备变异性时存在显著偏差，需改进嵌入稳定性和校准以提升临床可靠性。

A Fast and Precise Method for Searching Rectangular Tumor Regions in Brain MR Images

在脑部MRI图像中快速且精确搜索矩形肿瘤区域的方法

Hidenori Takeshima, Shuki Maruyama

机构 * Software Technologies Group, MRI Systems Development Department, MRI Systems Division, Canon Medical Systems Corporation, Tochigi, Japan（Canon医疗系统公司软件技术组、MRI系统开发部、MRI系统事业部，Tochigi） 纠错

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出了一种快速且精确的脑部MRI图像中矩形肿瘤区域搜索方法，通过改进的分割网络和快速搜索算法，提升了搜索效率和精度。

$\textit{sentropy}$: A Python Package for Revealing Hidden Differences in Complex Datasets

sentropy：用于揭示复杂数据集隐藏差异的Python包

Phuc Nguyen, Rohit Arora, Elliot D. Hill, Jasper Braun, Alexandra Morgan, Liza M. Quintana, Gabrielle Mazzoni, Ghee Rye Lee, Rima Arnaout, Ramy Arnaout

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 sentropy是一个专为大数据集设计的Python包，用于计算S-熵及频率敏感和相似性敏感度量，适用于免疫组学、宏基因组学等领域。

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