Selecting Performance-Representative Validation Sets for Developing Medical Image Segmentation Neural Networks
यह शोध पत्र सीमित चिकित्सा इमेज डेटा से एक छोटे, प्रदर्शन-प्रतिनिधि सत्यापन सेट (validation set) का चयन करने के लिए एक नवीन विधि प्रस्तावित करता है ताकि मॉडल विकास की सटीकता में सुधार किया जा सके, और प्रोस्टेट कैंसर एमआरआई (MRI) सेग्मेंटेशन कार्यों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण पारंपरिक रैंडम पार्टिशनिंग की तुलना में वास्तविक स्वतंत्र परिणामों के काफी करीब प्रदर्शन अनुमान प्रदान करता है।