Sep, 2024

对全切片图像分类中多实例学习可靠性的定量评估

TL;DR本研究解决了现有多实例学习(MIL)模型在全切片图像(WSIs)分类中缺乏可靠性评估的问题。论文提出了三种度量方法来比较MIL模型的可靠性,并通过区域标注数据集进行测试。研究发现,尽管均值池化实例(MEAN-POOL-INS)模型在设计上较为简单,但其可靠性优于其他网络,具有重要的应用潜力。