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MIDOG++
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新方法利用VLM中间层改进医疗AI中的OOD检测
研究人员开发了一种新的方法，用于在医疗AI系统中进行分布外（OOD）检测，以应对不同机构和患者群体之间的领域转移挑战。现有的视觉语言模型（VLMs）通常依赖最终层的嵌入来进行OOD检测，但本研究发现中间层可以提供关键的、互补的信号。所提出的方法利用多分辨率熵估计策略来稳健地选择最佳表征深度，在MIDOG和OASIS等医疗OOD基准测试中表现优于当前最先进的方法。
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病理学基础模型在有丝分裂计数检测方面展现潜力
研究人员探索了病理学基础模型（FMs）作为有丝分裂计数检测编码器的有效性，将其应用从通常的分类任务扩展开来。该研究将几种基础模型，包括H-optimus-0和Virchow模型，与ResNet50基线进行了比较，并将它们集成到不同的检测架构中，如RetinaNet、Faster R-CNN和Deformable DETR。结果表明，H-optimus-0和Virchow模型表现出具有竞争力的性能，这表明通过图像级自监督训练的基础模型潜…
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基础模型在癌症研究中分类非典型有丝分裂方面显示出潜力
研究人员对深度学习和视觉基础模型进行了分类非典型与正常有丝分裂的基准测试，这是肿瘤恶性程度的关键指标。该研究评估了端到端训练的模型、线性探测和使用 LoRA 进行微调，涵盖了多个数据集，包括新引入的数据集。结果显示，在域内数据上的平均平衡准确率高达 0.81，在域外数据上的平均平衡准确率高达 0.77，证明了迁移学习技术在这一具有挑战性的分类任务中的有效性。