ECTIL：在乳腺癌中进行标签高效的肿瘤浸润淋巴细胞评估：在2340名乳腺癌患者中的多中心验证

本研究解决了当前计算肿瘤浸润淋巴细胞评估模型对大量详细注释依赖的问题。我们提出了一种更简单的深度学习模型ECTIL，能够在仅需少量病理学家的标注下进行训练，并在多个数据集中验证其有效性。研究表明，ECTIL与病理学家的评分高度一致，并对患者的总体生存率有显著的预测价值，可用于临床试验筛选及诊断辅助。