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Are nuclear masks all you need for improved out-of-domain generalization? An in-depth study on cancer classification
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内容提要
本研究探讨了计算病理学中的域泛化问题，提出通过关注细胞核形态和组织来提升癌症检测的域外泛化能力。结果表明，该方法在多个数据集上显著提高了鲁棒性。
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关键要点
- 计算病理学中的域泛化问题受到医院之间的差异影响，如组织固定、染色和成像设备。
- 研究提出通过关注细胞核的形态和组织来提升癌症检测的域外泛化能力。
- 该方法在多个数据集上显著提高了鲁棒性，包括对图像损坏和对抗攻击的抵抗力。
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