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TCGA-NSCLC

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  1. RESEARCH · CL_143376 ·

    新的CGRL框架增强了病理学中的全切片图像分类

    研究人员开发了一个名为CGRL的新框架，用于改进计算病理学中的全切片图像分类。该方法使用从疾病提示派生的类别级概念原型来指导过程。CGRL首先通过对其与概念的相似性进行排名来修剪图像块，仅保留最相关的图像块进行分析。然后，它采用概念引导的对比表示学习来优化图像块嵌入，从而提高准确性并降低计算成本。