Enhancing breast magnetic resonance imaging segmentation with a federated semi-supervised approach
6.5
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-12-04 23:35
摘要：
研究提出了一种联邦半监督学习框架，旨在提高乳腺MRI图像的自动分割效果。该方法通过在多个医疗机构间共享模型，最大化资源利用，同时保护隐私。实验结果显示，该方法在分割性能上显著优于现有技术，具有较高的临床应用潜力和商业价值。
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关键证据
该方法在乳腺MRI分割上取得了94.8%的Dice相似系数和86.6%的交并比，超越了现有模型。
提出了一种联邦半监督学习框架，旨在提高乳腺MRI图像的自动分割效果。
研究涉及中国的医院，展示了国际合作的潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种联邦半监督学习框架，旨在提高乳腺MRI图像的自动分割效果。该方法通过在多个医疗机构间共享模型，最大化资源利用，同时保护隐私。实验结果显示，该方法在分割性能上显著优于现有技术，具有较高的临床应用潜力和商业价值。