📄 radiology and imaging

Foundation Model Robustness to Technical Acquisition Parameters in Chest X-Ray AI A Multi-Architecture Comparative Study with External Validation

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि चेस्ट एक्स-रे एआई के लिए फाउंडेशन मॉडल व्यू टाइप जैसे अधिग्रहण मापदंडों के प्रति विभिन्न स्तर की मजबूती दिखाते हैं, उनके प्रदर्शन लाभ अक्सर डेटासेट-विशिष्ट होते हैं और बाहरी सत्यापन में सामान्य करने में विफल रहते हैं, जो यह प्रकट करता है कि मॉडल आर्किटेक्चर या प्रशिक्षण पैमाने के बावजूद तकनीकी पूर्वाग्रह बने रहते हैं।

Farquhar, H.2026-01-27
📄 radiology and imaging

Advancing Brain Tumor Diagnosis Using Deep Learning: A Systematic Review on Glioma Segmentation and Classification on Multiparametric MRI

2022 से 2025 तक के 31 अध्येशनों का यह व्यवस्थित अवलोकन (सिस्टमैटिक रिव्यू) प्रदर्शित करता है कि डीप लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से सेगमेंटेशन के लिए उन्नत U-Net आर्किटेक्चर और निदान के लिए फीचर-आधारित क्लासिफायर, मल्टीपैरामेट्रिक एमआरआई पर ग्लियोमा विश्लेषण में उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं, हालांकि नैदानिक विश्वास और अंगीकरण सुनिश्चित करने के लिए इस क्षेत्र को अधिक व्याख्यात्मक एआई (एक्सप्लेनेबल एआई) की आवश्यकता है।

Aresta, S., Palmirotta, C., Asim, M., Battista, P., Cava, C., Fiore, P., Santamato, A., Vitali, P., Castiglioni, I., D'A (…)2026-01-15