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ідея - Computational Pathology Benchmark
유방암 섹션의 병리학적 림프절 전이에 대한 포괄적인 벤치마크를 향하여: 카멜리온 데이터 세트 재처리 및 MIL 모델 평가
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.
乳がん切片における病理学的リンパ節転移のための包括的なベンチマークに向けて
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。
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