HistoEncoder：针对前列腺癌的数字病理基础模型

 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。

本研究针对前列腺癌数字病理领域中基础模型的不足，提出了一种名为HistoEncoder的新方法，通过对4800万张前列腺组织图块的预训练，提升了特征提取的准确性与有效性。HistoEncoder在处理有限数据和计算资源下，显著提高了大规模数据集的自动注释精度，并与临床常用的生存模型结合，提升了前列腺癌的生存预估能力。

本研究提出HistoEncoder方法，通过对4800万张前列腺组织图块进行预训练，提升前列腺癌数字病理特征提取的准确性，显著提高自动注释精度，并增强生存预估能力。

HistoEncoder 前列腺癌 数字病理 特征提取 生存预估
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