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搜索结果 - 4
组织基因知识蒸馏用于癌症预后从组织病理学全扫描图像
G-HANet 是一种新颖的基于基因组知识提炼的超级关注网络，通过对 WSI 图像进行基因组数据重构，实现了来自组织病理学和基因组学角度的病人超级关注建模，以改善癌症预后。
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4 months ago
注意力去稀疏化的重要性：在数字病理学表示学习中诱导多样性
我们提出了 DiRL，一种多样性诱导的组织病理学成像表示学习技术。通过细胞分割密集提取多个组织病理学特定表示，并提出了一种先验引导的密集预训练任务，以匹配视图之间的多个对应表示。通过定量和定性分析肿瘤类型任务的多个任务，我们证明了我们方法的
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10 months ago
小数据集的辅助监督改进多模态融合
研究简述：为了在小数据集上避免过拟合，提出使用额外监督、临床预测和密集融合三种简单方法进行改进的多模态融合，以帮助优化。提出的方法可以应用于任何具有配对图像和非图像数据的分类任务，本研究在前列腺癌诊断方面进行了验证。
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a year ago
应用图形表示法对黑色素瘤 MELC 样本进行细胞级表征
该研究使用多表位配体地图（Multi-Epitope-Ligand Cartography，MELC）对疑似黑色素瘤样本进行细胞水平的组织表征并构建了表示该表征的图表，进而采用图神经网络进行训练。该技术与方法组合的皮肤疾病图像分类准确率高达
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2 years ago
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