An investigation of race bias in deep learning-based segmentation of prostate MRI images
6.0
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-12-06 23:32
摘要：
本研究探讨了深度学习在前列腺MRI图像分割中的种族偏见，分析了不同种族数据集对模型性能的影响。研究发现，种族平衡的训练集能显著提高模型在不同种族患者中的表现，且训练数据的种族代表性对模型性能差异有显著影响。呼吁在深度学习模型训练中提高种族报告的透明度，以确保公平性和准确性。
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关键证据
研究表明，种族平衡的训练集能提高模型在不同种族患者中的表现。
分析显示，训练数据的种族代表性影响模型的性能差异。
强调了在深度学习模型训练中报告种族信息的必要性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究探讨了深度学习在前列腺MRI图像分割中的种族偏见，分析了不同种族数据集对模型性能的影响。研究发现，种族平衡的训练集能显著提高模型在不同种族患者中的表现，且训练数据的种族代表性对模型性能差异有显著影响。呼吁在深度学习模型训练中提高种族报告的透明度，以确保公平性和准确性。