Conceptos Básicos
脳腫瘍の正確な分類、サブタイプ化、グレード付けに焦点を当てた多重インスタンス学習の効果的な管理方法。
Resumen
この記事は、脳腫瘍の管理において多重インスタンス学習実験から得られた知見を提供しています。特徴抽出器と集約器を組み合わせたアプローチが、インド人口に焦点を当てた新しいデータセットで最高のAUC値を達成しました。また、H&E染色全スライド画像を使用してIHC分子バイオマーカーの予測可能性を探求しました。さらに、この研究はWHO CNS 5ガイドラインに基づく様々な任務に対する最も効果的なアプローチに関する洞察を提供しています。
Estadísticas
IPD-BrainデータセットでのAUC:88.08 ± 3.98
TCGA-BrainデータセットでのAUC:95.81 ± 1.78
Citas
"我々の研究は、グリオーマサブタイプデータセット導入により、脳腫瘍診断の改善が可能であることを示しました。"
"DTFDアグリゲーションと組み合わせたResNet-50モデルは、現行最先端ソリューションよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。"