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新的 K-CLUE 框架支持无需注释的 Ki67 细胞分型

研究人员开发了 K-CLUE，这是一个用于对乳腺癌图像中的 Ki67 细胞进行分类的新颖框架，无需手动注释或特定数据集训练。该系统对细胞核进行分割，使用预训练的视觉表示对其进行编码，然后应用 k-means 聚类来区分 Ki67 阳性和 Ki67 阴性细胞。K-CLUE 表现出强大的性能，在基准数据集上优于 DeepLIIF 和 IHCScoreGAN 等现有方法，并强调了在预训练嵌入中考虑方差结构对于准确细胞分型的重要性。