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M2ORT: 基于组织病理学图像的空间转录组学预测的多对一回归变换器
利用多对一回归变压器 M2ORT,通过分解多尺度特征提取器来处理病理图像的层次结构,从而直接从数字病理图像预测空间转录组学表达,实现了更少的参数和浮点计算,并在三个公共转录组学数据集上取得了最先进的性能。
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6 months ago
基于 YOLO 的肾脏 H&E 和 PAS 图像中肾小球检测的研究
该研究使用 YOLO-v4 模型在人类肾脏图像中实现了自动肾小球检测,并评估了不同染色条件下的性能,展示了现代人工智能模型在数字病理学图像分析中的潜力。
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a year ago
数字病理学中人工智能诊断测试准确度的系统综述、荟萃分析和质量评估
本系统性评价及 Meta 分析收集了 2976 篇关于基于人工智能应用于数字病理学影像诊断的论文,并汇总了 100 篇研究的结果,通过对 152,000 张全幅切片图像进行分析,评估了 AI 模型的诊断精度,结果表明在整个病理领域中,AI
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a year ago
使用无监督聚类优化深度学习模型,预测基因突变
本研究提出了一种基于非监督聚类的多实例学习方法,将其应用于三种癌症(CRC、LUAD 和 HNSCC)的 WSI 深度学习模型开发,使其能够更好地预测基因突变。结果显示,该方法可以识别预测性图像块,排除缺乏预测信息的图像块,并改善所有三种癌
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2 years ago
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