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医图顶刊 TMI'24 | 混合监督的组织病理学提高了从MRI对前列腺癌的分类

ReadingPapers  · 公众号  ·  · 2025-04-22 11:45
    

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点击下方“ ReadingPapers ”卡片,每天获取顶刊论文解读 论文信息 题目:Mixed Supervision of Histopathology Improves Prostate Cancer Classification From MRI 混合监督的组织病理学提高了从MRI对前列腺癌的分类 作者:Abhejit Rajagopal, Antonio C. Westphalen, Nathan Velarde, Jeffry P. Simko, Hao Nguyen, Thomas A. Hope, Peder E. Z. Larson, 和 Kirti Magudia 论文创新点 混合监督学习方法 :提出了一种新的监督技术,通过结合靶向活检和非靶向系统活检的数据,利用混合强监督和弱监督信号来提高前列腺癌的分类性能。 UCNet模型架构 :引入了一个统一的分类模型架构UCNet,该架构由全局、区域和空间预测模块组成,能够从语义分割背景中进行腺体水平的癌症分类。 直方图和分布学习 :提出了一种基于直方图的表示方法,允许通过分布而不是简单地通过值进行回归,使得模型能够利用传统深度学习策略 ………………………………

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