学生 5 英镑/月跑起可解释的 X 光骨病变筛查模型
xrY- · reddit · 2026-09-03
一位生物医学转 CS 的学生在 Reddit 展示了自己搭建的可解释医学影像筛查原型，总成本压在每月 5 英镑订阅费内：
- 模型：DenseNet-121，训练于 BTXD 数据集（3,746 张 X 光片），分正常/良性/恶性三类。恶性仅占 9.1%，单纯预测「非恶性」就能拿 90.9% 准确率却漏掉所有癌症——作者用 focal loss 加逆频率 alpha、仅在验证集上调阈值、再做概率校准来应对。
- 可解释性：用热力图输出判断依据。
- 工程省钱：跑在 Cloudflare Worker 上，模型容器闲置 90 秒休眠，每月限 5 小时运行时，超了就暂停扫描但网站照常可用。
- 自曝待改进点：OOD 拦截（上传热狗照片会拒绝诊断）目前靠手工启发式而非学习组件；用户标记错误结果不直接进训练集，由单人审核分配 ground truth 以防投毒。
站点：osteoneuralnetwork.com
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