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Xiangde Luo
Xiangde Luo
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新的ELF模型整合了用于精准肿瘤学的多项基础模型
研究人员开发了ELF（Ensemble Learning of Foundation models，基础模型集成学习），这是一种新颖的方法，整合了五个预训练的病理基础模型，为精准肿瘤学创建统一的幻灯片级表示。ELF在20个解剖部位的超过53,000张全幻灯片图像上进行了训练，利用集成学习来捕获单个模型的互补信息。该方法旨在提高下游任务的数据效率，尤其是在数据有限的情况下，例如预测治疗反应。在各种癌症类型的疾病分类、生物标志物检测以及抗…
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新的nnMIL框架提升了计算病理学中AI的准确性
研究人员开发了nnMIL，一个新颖的多示例学习框架，旨在提高计算病理学中AI模型在准确性和泛化能力。该框架将来自基础模型的块级表示连接到幻灯片级临床预测，并在块级和特征级引入随机采样以实现高效训练。nnMIL在35个临床任务和四个病理学基础模型上展示了卓越的性能，在疾病诊断、生物标志物检测和预后预测方面优于现有方法，同时还表现出强大的跨模型泛化能力和可靠的不确定性估计。