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adipose tissue
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深度学习模型从组织形态学预测结直肠癌生存率
研究人员开发了一个名为MorphContrast的新深度学习框架，利用全切片图像预测结直肠癌的生存率。这种形态感知对比学习方法使用组织标签作为结构监督，结合门控注意力池化和辅助目标来提高预后辨别能力。该框架在回顾性分析和外部验证中显示出有希望的结果，表明组织形态学可以作为癌症预后中结果感知表征学习的有效结构监督。
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组织病理学AI模型的准确性取决于组织检测方法
一篇新的研究论文探讨了组织病理学伪影检测流程中的初始组织检测步骤如何显著影响基于扩散的模型（diffusion-based models）的准确性。通过在The Cancer Genome Atlas (TCGA) 载玻片上测试不同的组织检测方法，研究人员发现，用一种基于熵（entropy-based）的方法替换标准的Otsu检测方法，可以将假阳性从0.102大幅降低到0.016，而不会影响敏感性。这种改进归因于训练池的构成，特别是排…