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引入多实例学习中的实例标签相关性。应用于组织病理图像癌症检测

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文介绍了一种基于高斯过程的最先进弱监督多实例学习方法，通过引入新的偶合项，提高了在组织病理学图像中检测前列腺癌的效果。该方法与 Ising 模型相关，提供了洞察力，有望在其他研究领域中应用。

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