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基于大型基础模型的宫颈细胞病理切片图像筛查高效框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种名为FiVE框架，用于整个切片图像的分类。该框架通过利用局部视觉模式和细粒度病理学语义之间的相互作用，提高模型的普适性。实验证明，该框架在少样本实验中的准确度至少比同类方法提高了9.19%。
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关键要点
- 提出了一种名为FiVE的框架，用于整个切片图像的分类。
- FiVE框架通过局部视觉模式和细粒度病理学语义的相互作用提高模型的普适性。
- 引入任务特定的细粒度语义模块，增强表示学习和泛化能力。
- 在TCGA肺癌数据集的少样本实验中，FiVE框架的准确度比同类方法提高了至少9.19%。
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