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CF-NODE 提出了一种基于反事实空间节点干预的测试时间自适应框架，用于跨域糖尿病视网膜病变分级，在五个外部数据集上显著优于 TENT、EATA、SAR 和 T3A 等方法。
DR-LabStack是一个基于React和Flask的Web系统，将四个预训练的糖尿病视网膜病变预测模型集成到一个通用的面向临床医生的界面中，展示了用于异构机器学习模型的可重用工作流程。