文獻評讀: Clinician driven automated data preprocessing in nuclear medicine AI environments

Objectives 介紹了規則集表 (RST) 作為介面，將臨床醫生的輸入納入核醫學中 AI 模型的數據預處理 (DP)。 評估 RST 對三種不同癌症群體（神經膠質瘤、前列腺癌和瀰漫性大 B 細胞淋巴瘤 (DLBCL)）中機器學習 (ML) 模型預測性能的影響。 證明 RST 與手動 DP 結合使用時，與沒有 RST 的模型相比，ML 模型的平衡準確度 (BACC) 提高了高達 18%。 Methodology 實作規則集表 (RST)，將臨床醫師的輸入（exp-keep、exp-re...