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CAMELYON17-WILDS

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TOOL · CL_344319 · Nov 6 · 05:00

贝叶斯 GPC 框架增强癌症诊断不确定性量化

研究人员开发了一个可扩展的贝叶斯高斯过程分类 (GPC) 框架，旨在提高癌症诊断模型的不确定性量化能力，特别是在跨不同医院应用时。这种新方法基于 Phikon 的冻结病理基础模型嵌入，结合了加速的随机枢轴乔列斯基分解和用于后验采样的汉密尔顿蒙特卡洛方法。该框架在 PCam 和 CAMELYON17-WILDS 等乳腺癌转移检测基准上进行了测试，显著降低了预期校准误差和假阴性率，证明了其在分布偏移下提供更可信的不确定性估计的有效性。