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基于组织病理学的人工智能模型在肾癌临床试验中预测抗血管生成治疗反应
通过深度学习方法,可以从组织病理学切片中准确预测血管生成分数,为血管生成生物学和抗血管生成疗法的研究提供了新的洞察。
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a month ago
通过数据中心策略优化乳腺癌全切片图像中的淋巴细胞检测
淋巴细胞在组织病理学切片中的高效、准确量化对于肿瘤微环境和免疫治疗反应的表征至关重要。我们开发了一个基于数据的优化流程,利用现成的 YOLOv5 模型在不进行任何结构修改的情况下实现了出色的淋巴细胞检测性能。我们的工作依赖于策略性的数据集增
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a month ago
仅使用全局标签的组织病理分类和疾病定位:一种弱监督方法
提出了一种在弱监督学习下用于疾病定位的方法,使用预训练的深度卷积网络、特征嵌入、以及基于多实例学习的顶部实例和负面证据学习等技术,即使在没有像素级别注释的情况下,仅通过图像级标签进行训练也能够展现出与强监督学习相当的性能。
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6 years ago
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