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数字病理学中使用错误模拟评估和增强深度学习模型的鲁棒性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
数字病理学中的深度学习为病理分析带来了智能和自动化的提升，但图像损坏使得深度神经网络模型难以在临床诊断中获得稳定的诊断结果。研究人员提出了一种名为OmniCE的全覆盖损坏仿真方法，并构建了三个基准数据集，评估了深度神经网络在分类和分割任务中的鲁棒性。使用OmniCE损坏的数据集作为训练和实验的增强数据，可以显著提高模型的泛化能力。
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关键要点
- 数字病理学中的深度学习提升了病理分析的智能和自动化。
- 组织准备到幻灯片成像的多个步骤引入了各种图像损坏。
- 图像损坏使得深度神经网络模型在临床诊断中难以获得稳定的结果。
- 提出了OmniCE全覆盖损坏仿真方法，以再现21种损坏，量化5个级别的严重性。
- 构建了三个基准数据集，评估深度神经网络在分类和分割任务中的鲁棒性。
- 使用OmniCE损坏的数据集作为增强数据显著提高了模型的泛化能力。
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