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IHC 在 H&E 整片图像分析中的应用：通过两阶段多模态双线性汇聚融合提高癌症分级
通过将免疫组化数据与 H&E 染色图像相结合，将其纳入机器学习模型中，可以提高癌症分级的预测结果。提出的框架在公共数据集 BCI 上取得了令人印象深刻的 0.953 的高准确率。
PDF2 months ago
揭示病理学家视觉注意力以揭示他们的专业水平
我们提出了一种根据病理学家在癌症阅片过程中分配注意力的方式来分类病理学家专业知识的方法。通过开发一种预测病理学家在阅读前列腺癌症全幅图像（WSIs）时的注意力的新方法，我们进行了这个解码任务，并进行了癌症分级。通过观察病理学家在阅片过程中通
PDF3 months ago
病理图像中用于癌症分级的重心感知特征校准
提出了一种能够以准确和稳健的方式进行癌症分级的重心感知特征校准网络，通过注意机制利用不同癌症等级的重心嵌入向量将输入的病理图像映射到嵌入空间并进行调整，然后使用重新校准的嵌入向量对输入的病理图像进行恰当的分类标签，实验证实该网络能够在不同环
PDFa year ago
基于混合锚点支路的新型数据集和两阶段有丝分裂细胞核检测方法
本论文使用 FoCasNet 实现了一种基于注意力机制、标准化方法和混合锚定分支的级联神经网络，旨在提高宫颈癌病理中有关癌细胞核分裂数检测的效率和准确性，并在公共数据集 ICPR 2012 上取得了当前最高的 F1-Score (0.88
PDFa year ago
CVPR一种基于注意力机制和多分辨率的前列腺全扫描图像分类和定位模型
本文提出了一种基于注意力机制的多实例学习模型，用于幻灯片级别癌症分级和弱监督区域兴趣检测，并在前列腺癌中进行了实验，其利用可视化显著性图来选择信息瓷砖，提高了细粒度等级分类的性能。
PDF5 years ago