Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Nan, Tianhang"'
Multiple Instance Learning (MIL) has garnered widespread attention in the field of Whole Slide Image (WSI) classification as it replaces pixel-level manual annotation with diagnostic reports as labels, significantly reducing labor costs. Recent resea
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.19821
Due to the lack of fine-grained annotation guidance, current Multiple Instance Learning (MIL) struggles to establish a robust causal relationship between Whole Slide Image (WSI) diagnosis and evidence sub-images, just like fully supervised learning.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.17157
In pathology, the rarity of certain diseases and the complexity in annotating pathological images significantly hinder the creation of extensive, high-quality datasets. This limitation impedes the progress of deep learning-assisted diagnostic systems
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.07871
Autor:
Zheng, Tingting, chen, Weixing, Li, Shuqin, Quan, Hao, Bai, Qun, Nan, Tianhang, Zheng, Song, Gao, Xinghua, Zhao, Yue, Cui, Xiaoyu
The deep neural network is a research hotspot for histopathological image analysis, which can improve the efficiency and accuracy of diagnosis for pathologists or be used for disease screening. The whole slide pathological image can reach one gigapix
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.02850
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.