כתבה
arXiv cs.AI ·
ProsMAE: פיתוח מערכת MAE רב-מקור לכיסוי וסימון גרד ISUP
ProsMAE: Multi-Source MAE Pretraining for ISUP Grade Classification
המאמר עוסק בפיתוח פרקטיקה חדשה ללמידת המודל MAE, המבוססת על תמונות של תאים ומטרתה לסווג גרד ISUP. הפרקטיקה, ProsMAE, נבחנה בשלושה סטים של תמונות והוכיחה יעילות גבוהה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.08162v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Whole slide images (WSIs) provide rich diagnostic information for computational pathology, but their gigapixel scale, stain variation, scanner differences, tissue artifacts, and limited expert annotation make robust model training challenging. This paper presents a multi-source Masked Autoencoder (MAE) framework, named ProsMAE, for histopathology representation learning. Tiles from Prostate cANcer graDe Assessment (PANDA), CAncer MEtastases in LYmph nOdes challeNge 2017 (CAMELYON17), and BReAst Carcinoma Subtyping (BRACS) are used for ProsMAE pretraining to expose the encoder to diverse tissue morphology and acquisition conditions. The learned encoder is transferred for International Society of Urological Pathology (ISUP) grade clas
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית