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跨患者伪袋生成与课程对比学习用于不平衡多分类的全幻灯片图像分析
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内容提要
该研究提出了一种新算法，解决全幻灯片图像分析中的多分类样本不平衡问题。通过生成相似特征的子袋，并结合样本选择和对比学习策略，显著提升了模型的稳定性和表现，F1分数平均提高4.39分。
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关键要点
- 该研究提出了一种新算法，解决全幻灯片图像分析中的多分类样本不平衡问题。
- 新算法通过生成与原始WSI特征分布相似的子袋来学习更细粒度的信息。
- 结合亲和力基础的样本选择和课程对比学习策略，显著提升模型的稳定性和表现。
- 实验证明，该方法在肿瘤分类和淋巴结转移检测等任务上，F1分数平均提高了4.39分，显示出其优越的性能。
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