Key points are not available for this paper at this time.
الملخص الهدف قمنا ببناء طريقة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للجودة تسمى AutoConfidence (ACo)، لتقدير ثقة التجزئة على أساس كل فوكس دون الحاجة إلى تجزئات قياسية، مما يتيح مراجعة فعالة وقوية للتجزئة التلقائية (AS). لقد أظهرنا هذه الطريقة في تجزئة المخ لأعضاء المخ المعرضة للخطر على تصوير الرنين المغناطيسي، باستخدام نماذج تجزئة داخلية وخارجية (لجهة ثالثة). الطرق تم اختيار 32 حالة من حالات الورم الدبقي المخطط لها باستخدام الرنين المغناطيسي بشكل عشوائي من مجموعة سريرية محلية لتدريب ACo. تم تدريب مولد بشكل عدائي لإنتاج تجزئات تلقائية داخلية (IAS) مع مميز لتقدير عدم اليقين على مستوى الفوكس، بناءً على تصوير الرنين المغناطيسي المدخل. تم إنتاج خرائط الثقة لكل تجزئة مقترحة للاستخدام من قبل المشغل في تحرير AS وتمت مقارنتها مع خرائط أخطاء
Alzahrani et al. (2024) studied this question.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: