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本文提出了一种使用CNN和ResNet架构并结合迁移学习的自动化深度学习方法,用于MRI图像中的脑肿瘤检测,准确率高达97%。
本文研究了人口统计偏差(性别和年龄)对使用ResNet模型进行皮肤病变分类的影响,发现性别偏差源于数据不平衡,而年龄偏差则始终偏向较年轻群体,并评估了多任务学习和对抗性学习的缓解策略。