BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-11T00:00:00Z 使用联邦学习的点变换器从苏木精和伊红染色全切片图像中预测乳腺癌 HER2 状况 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 通过点变换器与联邦学习方法对多地点HER2状态进行预测，提出了动态标签分布策略和辅助分类器，建立可初始化的模型和减轻不同地点标签分布的变化。实验证明，在4个地点的2687个WSIs上实现了最先进的性能，并且模型可以泛化到两个未见过的地点，共229个WSIs。 🏷️ 标签 HER2状态 动态标签分布策略 点变换器 联邦学习 辅助分类器 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
