في هذا البحث، يتناول المؤلفون تحديين كبيرين في تقسيم الصور الطبية باستخدام الشبكات العصبية العميقة: العملية الشاقة للحصول على تسميات تقسيم كاملة على مستوى البكسل وعدم قدرة خطوط تقسيم الصور التقليدية على اكتشاف بكسلات خارج التوزيع (OOD). يقترحون إطار عمل جديد للتقسيم، يسمى OOD-SEG، والذي يعمل ضمن نموذج التعلم الإيجابي غير المسمى (PU). يستخدم هذا…

في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على أهمية تحديد ما إذا كانت مجموعتان من الصور الطبية تنشأ من نفس التوزيعات أو من توزيعات مختلفة بدقة، لا سيما في سياق تقييم نماذج توليد الصور. ينتقدون المقاييس الحالية، التي تعتمد غالبًا على مهام تالية متحيزة أو تستخدم مقاييس إدراكية مثل مسافة فريشيت (FID) التي لا تلتقط الميزات التشريحية…