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LungHist700
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新的联邦学习模型解决了肺组织病理学中的染色差异
研究人员开发了 FedHisto-PAST v2，这是一个参数高效的联邦学习框架，旨在解决跨站点肺组织病理学分类中的染色差异和数据异质性问题。该研究在五客户端模拟和 LungHist700 队列上评估了该模型，在后者上取得了 0.728560 的 Macro-F1 分数和 0.730454 的平衡准确率。该框架更新了模型的一小部分参数，展示了感知染色、参数高效联邦的潜力，但仍需进一步验证。
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深度学习模型在肺癌组织病理学分析方面进行基准测试
研究人员开发了一个用于分析肺癌组织病理学图像的两阶段深度学习框架。该框架系统地比较了用于组织分类和区域分割的最先进架构。在分类任务中，YOLO11 表现最佳，准确率达到 98.38%。在分割任务中，DeepLabV3+ 取得了最佳结果，交并比（Intersection over Union）为 0.80，尽管 YOLO11-seg 提供的性能相当，但参数却少得多。