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一种面向计算病理学的通用自监督模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种适用于数字病理学领域的自监督方法，利用同构网络从全切片图像中提取特征来创建稳健和紧凑的图像描述符。实验结果表明，该方法在图像检索方面表现更好。
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关键要点
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提出了一种适用于数字病理学领域的自监督方法。
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该方法利用同构网络从全切片图像中提取特征。
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生成长度为128的特征向量，创建稳健和紧凑的图像描述符。
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实验结果表明，该方法在图像检索方面表现更好。
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相比于现有的ImageNet和通用的自监督特征提取方法，该方法具有更好的表现。
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