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DinoBloom
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新框架利用AI模型改进白血病细胞分类
研究人员开发了一个新的白血病细胞分类框架，该框架采用了一个利用预训练视觉基础模型的两阶段流程。第一阶段使用超过122,000张图像对白血病和非白血病进行二元分类，第二阶段使用近70,000张图像对阳性病例有条件地分类为急性淋巴细胞白血病（ALL）和急性髓系白血病（AML）。该研究对DinoBloom、BiomedCLIP和CLIP三个编码器进行了基准测试，通过线性探测、低秩自适应（LoRA）和检索增强分类（RAC）模块评估它们的性能，…
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新管线增强白细胞分类在领域迁移下的鲁棒性
研究人员开发了一种分层集成推理管线，以提高自动化白细胞分类的准确性，特别是在存在领域迁移的情况下。该方法利用了带有DinoBloom骨干网络的内存增强方法，通过LoRA进行微调，并在多个阶段结合了k近邻检索。该管线在ISBI 2026挑战赛的WBCBench数据集上进行了测试，基于宏F1分数取得了前十名的成绩，证明了其在识别爆炸细胞等关键稀有细胞亚型方面的鲁棒性。