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Konstantinos Moutselos
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新的LoRA微调方法改进组织病理学伪影检测
研究人员开发了一种新颖的技术，以改进用于组织病理学中基于扩散的伪影检测的LoRA微调。通过对随机高斯嵌入进行微调过程的条件化，该方法一致地增强了清洁组织图像和受伪影影响的组织图像之间的分离。这种方法不需要额外的编码器或复杂的基础设施，实验表明在多个数据集上检测准确性和鲁棒性都有显著提高。
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AI在病理学中的模型通过新的基准测试和伪影生成技术获得鲁棒性
两篇新的研究论文探讨了提高计算病理学中AI模型可靠性和鲁棒性的方法。第一篇论文《计算病理学中伪影检测的可靠基准测试》提出了一种量化基准测试中变异来源的协议，并指出小队列基准测试支持的结论比通常暗示的要弱。第二篇论文《Destroy Me: 自动生成组织病理学图像的伪影》介绍了一个合成真实伪影以训练AI模型的框架，与在无伪影数据上训练的模型相比，在真实世界数据集上表现得到改善。