
본 연구는 카멜리온 데이터 세트의 품질 문제를 해결하고 재처리된 데이터 세트를 사용하여 여러 인스턴스 학습(MIL) 모델을 평가하여 유방암 림프절 전이 진단을 위한 인공지능 개발을 위한 포괄적인 벤치마크를 제시합니다.


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유방암-섹션의-병리학적-림프절-전이에-대한-포괄적인-벤치마크를-향하여-카멜리온-데이터-세트-재처리-및-mil-모델-평가


유방암 섹션의 병리학적 림프절 전이에 대한 포괄적인 벤치마크를 향하여: 카멜리온 데이터 세트 재처리 및 MIL 모델 평가



本稿では、乳がんのリンパ節転移を検出するために広く使用されているCamelyonデータセットの品質問題に対処し、再処理されたCamelyon+データセットと、複数のMILモデルと特徴抽出器を用いたベンチマーク結果を提供することで、計算病理学におけるAI開発を促進することを目的とする。
