Cette étude examine comment améliorer la classification d'images médicales malgré les erreurs d'étiquetage.
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La science de pointe expliquée simplement
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La recherche évalue des techniques auto-supervisées pour améliorer la robustesse face aux labels bruyants dans l'imagerie médicale.
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Une nouvelle méthode améliore la classification malgré des étiquettes bruyantes et des ensembles de données déséquilibrés.
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DINOv2 offre des résultats prometteurs pour imager l'oreillette gauche et améliorer les soins cardiaques.
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