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UGB-SegNet乳腺超声分割模型预印本发布
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AI 综述
2026年10月5日，一篇题为《UGB-SegNet：不确定性引导多尺度注意力与边界感知学习用于乳腺超声病灶分割》的预印本在medRxiv发布。该预印本提出UGB-SegNet模型，用于乳腺超声病灶分割。报道称，该模型在公开BUSI数据集（647例标注病灶图像，按454/64/129分层划分）的留出测试集上实现81.30% Dice、68.49% IoU、81.71%敏感度、98.14%特异度和15.63像素HD95，优于U-Net、Attention U-Net、SegNet、DeepLabV3+和TransUNet五个直接训练基线。目前该研究以预印本形式发布，尚未见后续进展报道。
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最新进展10月5日 08:00
UGB-SegNet预印本在medRxiv发布，报告在BUSI测试集上Dice达81.30%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- medRxiv 预印本UGB-SegNet：不确定性引导多尺度注意力与边界感知学习用于乳腺超声病灶分割
UGB-SegNet 在公开 BUSI 数据集（647 例标注病灶图像，454/64/129 分层划分）的留出测试集上实现 81.30% Dice、68.49% IoU、81.71% 敏感度、98.14% 特异度和 15.63 像素 HD95，优于 U-Net、Attention U-Net、SegNet、DeepLabV3+ 和 TransUNet 五个直接训练基线。
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