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HMIL: Hierarchical Multi-Instance Learning for Fine-Grained Whole Slide Image Classification
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种层次多实例学习（HMIL）框架，旨在提高细粒度全切片图像分类的准确性。通过引入类级注意机制和监督对比学习，增强了模型的区分能力，取得了最新的性能表现，对精准肿瘤学具有重要意义。
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关键要点
- 本研究提出了一种层次多实例学习（HMIL）框架，旨在提高细粒度全切片图像分类的准确性。
- 该框架通过引入类级注意机制和监督对比学习，增强了模型的区分能力。
- HMIL在培训过程中自适应平衡层次特征，提升了细粒度分类任务的性能。
- 细粒度全切片图像分类对精准肿瘤学具有重要意义，能够促进精确的癌症诊断和个性化治疗策略。
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