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microsatellite instability
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联合多任务学习改进计算机病理学中的弱监督生物标记物预测
通过弱监督的方式,我们开发了一个联合多任务 Transformer 架构,用于预测肿瘤学领域的两个关键预测生物标志物:微卫星不稳定性和同源重组缺陷,并通过辅助回归任务相关于肿瘤微环境,对此进行了培训和评估。使用我们的新方法,在外部队列中,相
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4 months ago
自监督学习提高了多种癌症组织学幻灯片中的 dMMR/MSI 检测
本研究采用自监督学习方法,通过在来自 TCGA 数据集的组织学图像上训练神经网络,实现对 MSI 肿瘤的准确检测,相较于以往对 ImageNet 预训练的神经网络的结果,获得了更高的 AUC 值,实验表明 MoCo V2 特征更能准确地检测
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3 years ago
DeepSMILE: 自监督异质感知多实例学习用于基于 H&E 全切片图像的 DNA 损伤响应缺陷分类
提出了 DeepSMILE,一个深度学习弱标签学习方法,用于需要分析 Hematoxylin 和 Eosin 染色的肿瘤细胞的 WSI,无需像素级或瓦片级注释,使用自监督预训练和异质性感知的深度多实例学习进行学习,用于 HRD 和 MSI
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3 years ago
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