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Vít Musil
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新的LSP-DETR框架为病理学提供高效的细胞核分割
研究人员开发了LSP-DETR，一种用于分割全切片图像中细胞核的新型框架，解决了由千兆像素大小的病理切片带来的计算挑战。该方法利用具有线性复杂度的Transformer一次性处理高分辨率图像，将细胞核表示为星凸多边形。与现有方法相比，LSP-DETR实现了最先进的效率，推理速度显著加快，并在基准数据集上展示了强大的泛化能力。
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新方法使用激活聚类解释数字病理学AI模型
研究人员开发了一种新颖的基于聚类的技术来解释使用卷积神经网络的数字病理学模型的行为。与关注单个幻灯片预测的传统显着性图方法相比，该方法提供了对模型全局操作的更全面理解。该技术可视化聚类以增强对模型性能的信任，有可能加速其在临床环境中的应用。其效用已在检测前列腺癌的模型上得到证明。