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嗜酸性粒细胞分割的不确定性量化
我们提出了一种改进 Adorno 等人的方法来量化嗜酸性粒细胞，该方法利用蒙特卡洛辍学法在当前深度学习模型上提供不确定性量化，并通过输出图像可视化不确定性来评估模型性能、了解深度学习算法的工作原理，并协助病理学家识别嗜酸性粒细胞。
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9 months ago
EndoNet: 自动计算组织病理切片上的 H 分数的模型
本研究介绍了一种基于神经网络的模型 EndoNet，该模型能够有效、准确地计算组织样本中黄色素（H-score），并在组织学切片分析中具有较高的效率和可靠性，有助于提高病理学家的工作效率。
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10 months ago
从相邻染色组织中学习黑色素细胞掩膜
本文提出了使用深度神经网络实现黑色素细胞分割的方法，以解决由病理学家不一致性引起的黑色素瘤诊断的问题。通过使用免疫组化切片进行训练，最终得到了可靠的结果。
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2 years ago
面向非黑色素皮肤癌高度表现力的机器学习模型
采用离散建模技术应用于非黑素瘤皮肤癌问题，通过实现 VQ-GAN 模型重建高分辨率 IEC 图像并训练序列转换器以生成自然语言描述，提供了理解疾病的另一个角度。
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2 years ago
面向人类的工具：在医疗决策中应对不完美算法
本文研究了机器学习在医学决策中图像检索系统中的应用，通过开发改进工具，以满足病理学家在使用深度学习算法检索相似图像时的需要，提高了检测到的图像的诊断实用性并增强了用户对算法的信任。在使用改进工具时，用户还采用了新的策略，以测试和理解基础算法
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5 years ago
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