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Muhammed Furkan Dasdelen
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新方法为稀疏医疗数据集生成合成患者数据
研究人员开发了一种新颖的患者增强技术，用于数据稀缺的医学应用中的多示例学习（MIL）。该方法使用高斯混合模型在嵌入空间中生成逼真的患者数据，以学习特定疾病的实例分布。该方法可以通过混合池化嵌入来创建新患者，即使没有所有类别的示例，并通过不确定性量化选择生成的患者来增强MIL性能。在各种稀缺场景下的实验，包括单细胞RNA测序和流式细胞术的跨数据集迁移和低数据模式，均显示出优于现有方法的性能，其中一种场景的性能与全数据集训练相当。
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AI framework aligns patient images with genetic data for improved hematology diagnosis
Researchers have developed a novel framework for aligning histopathology images with genetic data to improve hematological diagnoses. This two-stage approach involves self-supervised pretraining of a transformer aggrega…