Navigating prevalence shifts in image analysis algorithm deployment

Domain gaps are significant obstacles to the clinical implementation of machine learning (ML) solutions for medical image analysis. Although current research emphasizes new training methods and network architectures, the specific impact of prevalence shifts on algorithms in real-world applications i...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Medical image analysis Jg. 102; S. 103504
Hauptverfasser:	Godau, Patrick, Kalinowski, Piotr, Christodoulou, Evangelia, Reinke, Annika, Tizabi, Minu, Ferrer, Luciana, Jäger, Paul, Maier-Hein, Lena
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Netherlands Elsevier B.V 01.05.2025
Schlagworte:	Algorithms Class imbalance Domain gap Generalization Humans Image Interpretation, Computer-Assisted - methods Image Processing, Computer-Assisted - methods Machine Learning Medical image classification Prevalence Prevalence shift Generalization Class imbalance Prevalence shift Medical image classification Domain gap
ISSN:	1361-8415, 1361-8423, 1361-8423
Online-Zugang:	Volltext
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