研究人员开发了一种新颖的多实例学习（MIL）框架，用于估计前列腺癌组织病理学中的实例级格里森评分模式。该方法利用了临床实践中常见的切片级初级和次级格里森评分标签，但这些标签缺乏详细的实例级注释。该框架有效地模拟了模式的主导性，并聚合实例预测以符合格里森评分的临床定义。实验表明，该方法在SICAP-MIL数据集上的表现优于现有的MIL方法。 AI
影响 这项研究通过从现有的切片级数据中实现更精确的模式识别，有可能提高前列腺癌诊断的准确性和效率。
排序理由 学术论文，详细介绍了组织病理学中模式估计的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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