基于聚類的多實例學習全視野數字切片分類

摘要： 病理圖像是檢驗癌癥的金標準，對病理圖像，尤其是全視野數字切片（WSI），進行快速、準確地分類有助于輔助醫(yī)生對患者進行個性化治療和預后評估。近年來，多實例學習（MIL）在WSI分類中發(fā)揮著越來越重要的作用。然而，由于WSI的數量有限，且陽性區(qū)域占比較低，現有的基于注意力機制的MIL方法可能會導致過擬合，從而影響分類的性能。為了解決這個問題，本研究提出一種新的基于聚類的MIL分類方... （共10頁）