arXiv · cs.AI· Yuan Liang, Morgan May, Abraham Campbell, Sourav Bhattacharjee, Simon Caton, Pierpaolo Dondio·· 11 小时前
肾细胞癌影像组学-图像融合分类的概率校准评估
Beyond Discrimination: Evaluating Probability Calibration in Radiomics-Image Fusion for Renal Cell Carcinoma Classification
arXiv:2610.14151v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Yuan Liang, Morgan May, Abraham Campbell, Sourav Bhattacharjee, Simon Caton, Pierpaolo Dondio
研究任务与主要进展
研究基于KiKS23数据集中396名肾细胞癌患者，评估影像组学加入四类图像模型后对判别与概率校准的影响。12组匹配的图像单模态与融合比较中，AUC和AP全部改善，Brier分数与NLL在11组改善，ECE在8组改善；3D MedVAE gated-fusion单模型整体表现最强，基于概率平均的集成模型在各架构的五项主要指标上相对图像单模态取得有利点估计，但ECE的配对Bootstrap支持较弱。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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