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xMIL: 在组织病理学中的多实例学习中的有见地解释
通过引入解释性人工智能(XAI)的方法并使用层内相关传播(LRP)技术,我们重新审视了多实例学习(MIL),并提出了一种更具一般性假设的改进框架 xMIL。通过在三个模拟设置和四个真实组织病理学数据集上进行大量评估实验,我们展示了如何获得改
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a month ago
拥抱自然语言处理(NLP)基于数字病理学:对比基于 NLP 和卷积神经网络的深度学习管道
通过比对 NLP 模型与 CNN 模型预测九种大肠癌生物标志物的结果,本研究表明 NLP 模型在数字病理领域的优越性,并证明相比大数据集,较小数据集下 NLP 模型得到的预测结果不比大数据集下的数字病理模型差。因此,NLP 模型已经可以成为
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a year ago
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