MixUp-MIL：基于线性和多线性插值数据增强的组织切片图像分类研究

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过数据增强技术的线性和多线性插值方法，本文研究了应用于数字全玻片图像分类的多实例学习方法，研究结果表明方法的效果受数据集的影响很大，提出了进一步研究的相关方向。

本文提出了一种新的基于Transformer的MIL方法，探索形态和空间信息，对三个计算病理学问题进行了测试，结果表明该方法具有更好的性能和更快的收敛速度，测试AUC可以达到93.09％，在TCGA-NSCLC和TCGA-RCC数据集上，癌症亚型分类的AUC分别可以达到96.03％和98.82％。

AUC MIL Transformer 癌症亚型分类 计算病理学
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