恭喜 李家銘 范姜揚 周依璇 簡志宇 戴勝捷 蔡其翰 再次在CVPR DEF-AI-MIA Covid-detection challenge上斬獲佳績，榮獲全球第三! 本競賽的目的在於給定不同解析度或是切片長度的電腦斷層掃描影(CT)，來去判讀患者是否有罹患肺炎。相較於過去幾年的內容有所不同，之前都是著重在設法提高模型的準確度，但關於可解釋性和公平性等的相關議題一直都很缺乏，現實中因為不同病患或儀器等造成的distribtution shift並沒有在過去得到適當的關注，所以今年競賽的內容設計更偏重於這方面。

 @李家銘@范姜揚@周依璇 三位來自成大不同科系(分別來自成大數據所、電機系和統計系，值得注意的是後面兩位目前才大四! )的學生，基於@蔡其翰@簡志宇@戴勝捷等三位ACVLAB元老的研究經驗，聯合發想出一套density-aware slice sampling的方式來改善以往random sampling可能引發的data leakage的問題，同時能夠根據分布來自適應地對scan的全局特徵進行取樣，即便是在訓練資料不足或是因為儀器問題引發的noisy sequence的情況下都能夠有很好的性能，只需要1%的訓練資料就能夠有跟SOTA接近的效能，並且透過結合統計檢定還能夠具有一定的可解釋性和穩健性。相關程式碼即將開源，歡迎大家使用我們的方法。