핵심 개념
좋은 특징 추출기가 약한 지도 병리 슬라이드 분류에 필요하다.
초록
스테인 정규화와 이미지 증강이 성능에 미치는 영향을 평가
8,000회 이상의 훈련 실행을 통해 9가지 작업, 5가지 데이터셋, 3가지 다운스트림 아키텍처, 다양한 전처리 설정을 평가
스테인 정규화와 이미지 증강이 다운스트림 성능에 큰 영향을 미치지 않음을 발견
Lunit-DINO 및 CTransPath이 가장 효과적인 특징 추출기로 확인됨
통계
스테인 정규화와 이미지 증강이 성능에 미치는 영향을 정량화하는 데 사용된 데이터가 없습니다.
인용구
"우리의 연구 결과는 스테인 정규화나 이미지 증강이 성능을 향상시키지 않는다는 것을 보여줍니다."
"Lunit-DINO 및 CTransPath이 가장 효과적인 특징 추출기로 확인되었습니다."