基于 H&E 染色图像的临床信息启发的多实例学习框架用于患者级别结直肠癌分子亚型分类的研究

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过使用深度神经网络（DNN）和多示例学习技术（MIL），结合临床先验知识，构建了一个名为 “CIMIL-CRC” 的模型，用于鉴别结直肠癌的亚型，结果显示其在区分不同亚型及患者级别分类方面表现优异。

使用U-Net多任务模型结合颜色和统计学增强，实现组织分割和肿瘤检测自动化。在CRC检测挑战中，该方法取得了较高的Dice分数和AUROC值。

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