Generative Medical Bildverarbeitung: Neue Erkenntnisse gegen einen sich entwickelnden Trend

Die Studie zeigt, dass auf ImageNet-basierende Merkmalsextraktoren konsistentere und besser mit menschlicher Beurteilung übereinstimmende Bewertungen generativer medizinischer Bildmodelle liefern als auf RadImageNet-trainierte Extraktoren.