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MIDOG 2025
MIDOG 2025
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DINOv3 微调用于医学图像分类，取得最先进成果
研究人员开发了一种高效的微调方法，用于对最初在自然图像上训练的 DINOv3-H+ 视觉 Transformer 进行非典型有丝分裂图像 (AMF) 分类。通过使用低秩适配 (LoRA) 并仅训练 130 万个参数，结合广泛的数据增强和领域加权 Focal Loss，该模型能有效处理领域异质性。该方法在 MIDOG 2025 挑战赛中取得了最先进的成果，展示了从自然图像到组织病理学数据的强大迁移学习能力。
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AI模型在病理学挑战中难以进行真实世界有丝分裂检测
MIDOG 2025挑战赛评估了AI模型在多样化的生物和上下文场景中检测有丝分裂的能力，超越了传统热点分析。该挑战包括检测非典型有丝分裂图形，并在不同扫描平台上的12种不同肿瘤类型上测试了模型。结果显示，在具有挑战性的区域和不同肿瘤类型上，性能均显著下降，表明当前模型难以应对真实的临床变异性。