Modell-Prototyping neu denken: Unser neuester Artikel in Scientific Reports

Ein neuer Benchmark für die Klassifikation medizinischer Bilder

In unserer neuesten Ver?ffentlichung stellen wir ein umfangreiches Benchmarking-Framework vor, das Deep-Learning-Architekturen systematisch in einer Vielzahl von Datens?tzen zur medizinischen Bildgebung evaluiert. Unser Benchmark umfasst 12 Datens?tze, die neun Bildgebungsmodalit?ten und anatomische Regionen abdecken und gleichzeitig mehrere Klassifizierungsaufgaben, Bildaufl?sungen und unterschiedliche Stichprobengr??en beinhalten. Durch die Bewertung von zehn h?ufig verwendeten Convolutional Neural Network (CNN)- und Vision Transformer (ViT)-Architekturen unter verschiedenen Trainingsmethoden bieten wir eine abgerundete Perspektive auf die Modelleffektivit?t und Entwicklungsstrategien.

Unsere Ergebnisse stellen mehrere vorherrschende Annahmen auf diesem Gebiet in Frage. Insbesondere CNNs zeigen weiterhin eine starke Leistung und k?nnen sich bei der Klassifizierung medizinischer Bilder gegen ViTs behaupten. Darüber hinaus zeigen wir, dass rechnerisch effiziente Trainingsverfahren und moderne sog. Foundationmodelle vielversprechende Alternativen zum kostspieligen End-to-End-Training darstellen. Interessanterweise stellen wir auch fest, dass eine h?here Bildaufl?sung nicht immer zu einer besseren Leistung führt; in vielen F?llen reichen niedrigere Aufl?sungen für das Prototyping aus und verringern gleichzeitig den Rechenaufwand erheblich. Diese Erkenntnisse unterstreichen den Bedarf an breit angelegten und standardisierten Benchmarking-Ans?tzen, um klinisch relevante Innovationen voranzutreiben und die Robustheit der Modelle sicherzustellen.

Für weitere Details k?nnen Sie das Paper hier und den zugeh?rige Quellcode, einschlie?lich Benchmarks, hier abrufen.

?ber Scientific Reports

Unsere Arbeit wird in Scientific Reports ver?ffentlicht, einer angesehenen Open-Access-Zeitschrift, die Originalforschung in den Naturwissenschaften, der 188bet亚洲体育备用_188体育平台-投注*官网, der Medizin und den Ingenieurwissenschaften behandelt. Als fünftmeistzitierte Zeitschrift der Welt mit über 734.000 Zitaten im Jahr 2023 bietet Scientific Reports eine hoch angesehene Plattform für wirkungsvolle Forschung. Die Zeitschrift gew?hrleistet eine hohe Sichtbarkeit durch offenen Zugang, so dass Studien sofort für ein weltweites Publikum zug?nglich sind. Die Zeitschrift wird monatlich von etwa 2,7 Millionen Menschen besucht und ist in den wichtigsten Datenbanken wie Web of Science, PubMed, Scopus und Google Scholar indexiert. Der Impact Factor der Zeitschrift liegt bei 3,8, mit einem Fünfjahres-Impact Factor von 4,3, was ihren Einfluss in der wissenschaftlichen Gemeinschaft unterstreicht.