Class Imbalance Correction for Improved Universal Lesion Detection and Tagging in CT

Author:

Erickson Peter D.,Mathai Tejas Sudharshan,Summers Ronald M.

Publisher

Springer Nature Switzerland

Reference24 articles.

1. Eisenhauer, E., et al.: New response evaluation criteria in solid tumours: revised RECIST guideline (version 1.1). Eur. J. Cancer 45(2), 228–247 (2009)

2. Schwartz, L., et al.: RECIST 1.1-update and clarification: from the RECIST committee. Eur. J. Cancer 62, 132–137 (2016)

3. Yan, K., et al.: Learning from multiple datasets with heterogeneous and partial labels for universal lesion detection in CT. IEEE TMI 40(10), 2759–2770 (2021)

4. Cai, J., et al.: Lesion harvester: iteratively mining unlabeled lesions and hard-negative examples at scale. IEEE TMI 40(1), 59–70 (2021)

5. Lecture Notes in Computer Science;J Yang,2020

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