RadEdit: Решение для тестирования моделей биомедицинского зрения
Проблема:
Модели биомедицинского зрения сталкиваются с вызовом обобщения из-за различий между тренировочными данными и реальными сценариями. Это может привести к низкой производительности моделей в клинических условиях, угрожая безопасности пациентов.
Решение:
RadEdit предлагает инновационный подход к редактированию изображений на основе диффузии, позволяющий контролировать области изменений в медицинских изображениях и сохранять их целостность. Это позволяет генерировать высококачественные синтетические наборы данных и тестировать модели на реалистичных сценариях.
Значимость:
RadEdit способствует улучшению надежности моделей биомедицинского ИИ, делая их более применимыми в реальных условиях и способствуя безопасности и эффективности здравоохранения.
