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pathology classification
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预训练数据分布对病理报告分类效果的研究
测试 4 个病理分类任务,涉及 2907 份前列腺癌病理报告,评估 5 个变压器预训练模型以及他们的不同预训练语料库,发现混合域和领域特定的模型在微调过程中具有更快的特征消歧能力,同时,混合域模型更具抗过度拟合性。同时,使用通用自然语言和特
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a year ago
基于先验的胶囊内窥镜图像分类:在少量样本情况下提高模型泛化能力的一种方法
通过使用领域先验知识作为先决条件来学习更强大和可推广的表示,我们实验表明,域优先可以通过代理标签的方式使表示受益,从而显着减少标记要求,同时仍使完全无监督但病理感知学习成为可能,建立了病理分类和跨数据集推广的新基准。
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2 years ago
利用半监督学习表观流动对 Cine MRI 中的可解释性心脏病理分类进行运动特征化
提出一种基于图像特征的心脏病理分类方法,其中使用半监督学习程序来提取心脏运动的形状和运动特征,生成心肌和心腔的时间序列运动特征,并结合形状特征进行分类,取得了高检测准确率。
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6 years ago
利用位置感知稠密网络学习识别胸部 X 光异常
本文介绍了一种基于位置感知的 Dense Networks(DNetLoc)的方法,结合高分辨率图像数据和异常的空间信息进行异常分类,并利用最大的公开数据集对其进行了评估。我们在 ChestX-Ray14 基准数据集上实现了最佳平均 AUC
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6 years ago
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