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克服病理图像数据不足：基于病理转化过程生成图像
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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
本研究提出了一种使用多实例学习和域自适应方法的流程，以提高目标数据集的分类性能。通过高置信度的伪标签方法有效地结合两种方法的监督信息。实验证明该方法相对于现有方法显著提高了分类性能。
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关键要点
- 提出了一种使用多实例学习和域自适应方法的流程。
- 高置信度的伪标签方法有效结合了两种方法的监督信息。
- 实验使用了为此研究创建的病理图像数据集。
- 所提出的方法相对于现有方法显著提高了分类性能。
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