利用少样本学习通过内镜超声程序对细胞学影像进行初级肺癌和其他恶性肿瘤的分类
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。建立一种计算机辅助诊断系统，用于支持医生在内支气管超声（EBUS）手术中进行转移癌的初步诊断，通过安排 EBUS 手术后其他部位的立即检查，消除了等待报告的需要，将等待时间减半以上，并使患者能够更早地发现其他癌症，从而实现早期治疗计划的早期规划和实施。同时，通过引用现有的建议模型和设计模型架构来分类肺转移细胞图像，本研究证实了少样本学习在转移癌分类中的优越性，并表明使用 Batch...
建立计算机辅助诊断系统，支持医生进行内支气管超声手术中的初步诊断。通过立即检查其他部位，减少等待时间，早期发现其他癌症，实施早期治疗计划。使用少样本学习和Batch Spectral Regularization（BSR）作为损失函数和Finetune的修改，提高模型能力。
