cell classification | BriefGPT

关键词cell classification

搜索结果 - 8

Jupyter 笔记本中 ML 项目的灵活单元分类
该研究提出了一种基于规则和决策树分类器相结合的混合分类方法，应用于 Jupyter Notebook 中的代码单元格分类，通过与现有工具的比较，证明了这种灵活的分类方法在性能上的显著优势。
PDF4 months ago
WBCAtt：一个具有详细形态属性标注的白细胞数据集
本文通过引入 WBC 显微图像的综合标注，解释了 XAI 在医学领域中的重要性和对基于图像的 WBC 细胞识别技术的提升，进一步促进了病理和血液学领域的发展。
PDFa year ago
使用成对帧评估改进数字病理模型的统计基准测试
论文介绍了一种相对基准测试的方法，即 “嵌套成对帧”，用于对细胞或组织数字病理学模型与手动病理学家注释进行对比，并对细胞分类、组织分类和细胞计数预测任务进行了评估。
PDFa year ago
CVPR数字病理学中基于拓扑的多类细胞上下文生成
在数字病理学中，为了进行细胞分类、癌症诊断和预后，细胞的空间上下文信息至关重要。本研究引入了空间统计和拓扑数据分析中的数学工具，将这些结构描述符引入深度生成模型，作为条件输入和可微损失，来生成高质量的多类细胞布局，并证明了拓扑丰富的细胞布局
PDFa year ago
使用筛选输入的 t-SPN 的最大间隔学习用于细胞分类
本文基于树状和积网络（t-SPN）算法，使用最大边际准则（MM）和 L2 正则化学习，结合理想高通滤波和 Laplacian of Gaussian（LOG）滤波，对细胞进行分类，在 HEp-2 和 Feulgen 基准数据集上取得了比卷积
PDFa year ago
ICLR血液形态学中鲜明细胞分类的失衡域泛化
本文介绍了一种针对不同细胞域之间数据分布不平衡和因噪声、神经元元素变化等因素引起的域移动问题的深度卷积神经网络。该方法在精确识别细胞分类方面表现出色，为实验室和诊所的应用提供了坚实的基础。
PDFa year ago
使用点标注技术的细胞端到端识别
本文介绍了一种基于点的细胞检测和分类框架，该框架采用了直接回归和分类方法，并采用金字塔式特征聚合策略同步处理底层特征和高层语义。实验结果表明，该方法在在免疫组织化学图像的分析中有着较高的准确性和效率，并具有较高的协助病理学家评估的潜力。
PDF2 years ago
使用空间上下文表示进行多类细胞检测
本文介绍了一种新方法在数字病理学中自动检测和分类不同类型的细胞，包括肿瘤细胞，淋巴细胞或基质细胞，该方法通过使用空间统计功能来描述局部密度和深度聚类技术来学习高级细胞表征，特别关注空间上下文，该方法在不同的基准测试中表现出更好的性能，尤其是
PDF3 years ago