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invasive ductal carcinoma
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基于有监督对比视觉变换器的乳腺组织病理图像分类
使用监督对比视觉转换器(SupCon-ViT)的新方法,借助迁移学习和监督对比学习的优势,改进了浸润性导管癌(IDC)的分类准确性和泛化能力,并在基准乳腺癌数据集上取得了最先进的性能,F1 分数为 0.8188,精确度为 0.7692,特异
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3 months ago
用于乳腺浸润性导管癌分期的混合经典 - 量子计算
本研究介绍了一种混合经典和量子的方法,使用量子计算技术对乳腺浸润性导管癌进行分期,以解决当前人工智能程序无法提供最佳解决方案的问题。
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a year ago
MM
基于深度残差神经网络的乳腺癌组织学图像 IDC 预测新方法
本文提出使用深度残差卷积网络诊断乳腺癌浸润性导管管癌的方法,并对该方法进行评估,结果表明该方法对组织学图像中 IDC 的预测准确率达到 99.29%,AUROC 分数为 0.9996。
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5 years ago
上下文感知的叠式卷积神经网络用于对全幅组织病理学图像中的乳腺癌进行分类
本文提出一种上下文感知的堆叠卷积神经网络模型,用于对乳腺癌组织 WSI 的细胞级信息进行分类,成功实现对病理组织的诊断和分类。
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7 years ago
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