May, 2024
深模糊多模型（DeepBlurMM）-- 在组织病理学图像分析中减轻图像模糊对深度学习模型性能的影响的策略
Deep Blur Multi-Model (DeepBlurMM) -- a strategy to mitigate the impact of image blur on deep learning model performance in histopathology image analysis
Yujie Xiang, Bojing Liu, Mattias Rantalainen
TL;DR通过 DeepBlurMM 多模型方法，通过识别 WSIs 中不同程度的模糊区域，提高了深度卷积神经网络分类性能。在乳腺癌 Nottingham 组织学分级 1 和 3 的二分类任务中，DeepBlurMM 模型在中度模糊和混合模糊条件下表现优于基准模型，该方法具有改善研究和临床应用质量的潜力。