跨器官和跨扫描仪腺癌分割：使用Rein微调视觉基础模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在解决数字病理图像中由于器官、组织制备方法和图像获取过程的差异导致的领域不一致问题。通过使用Rein方法对各种视觉基础模型进行高效微调，研究表明该方法在MICCAI 2024跨器官和跨扫描仪腺癌分割挑战中的表现令人满意，最终在任务1和任务2中分别取得了优异的分数。这一研究为数字病理学领域的图像分割提供了重要的技术进展。
本研究分析了各种微调方法对医学影像领域预训练模型性能的影响。结果表明，线性探测和全微调等策略可以显著提高性能，其中自动RGN方法在特定模态下将性能提高了11%。DenseNet架构在替代微调方法下表现更佳。建议未来研究探索更先进的架构和微调方法。
