The MYOSAIQ Challenge: Myocardial Segmentation with Automated Infarct Quantification
研究通过MYOSAIQ挑战赛，利用UNet等深度学习方法解决心肌梗死量化问题，使用439个CMR数据集，提高了左心室和心肌分割的准确性。
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Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Computational Pathology: Definitions, Taxonomy, and Recommendations
本文针对计算病理学中AI的可解释性问题，通过定义术语、构建分类体系和提出任务驱动框架来解决XAI方法的一致性和临床应用挑战。
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The MYOSAIQ Challenge: Myocardial Segmentation with Automated Infarct Quantification
研究通过MYOSAIQ挑战赛，利用UNet等深度学习方法解决心肌梗死量化问题，使用439个CMR数据集，提高了左心室和心肌分割的准确性。
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Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Computational Pathology: Definitions, Taxonomy, and Recommendations
本文针对计算病理学中AI的可解释性问题，通过定义术语、构建分类体系和提出任务驱动框架来解决XAI方法的一致性和临床应用挑战。
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