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通过胎盘膜全切片图像机器学习识别母体炎症反应和组织学绒毛膜炎
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内容提要
本研究利用机器学习技术分析胎盘组织学图像，深入探讨母体炎症反应（MIR）。结果显示，注意力多实例学习模型的分类准确率达到88.5%，且病理基础模型的性能优于ImageNet特征提取器，为MIR的早期识别提供了新思路。
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关键要点
- 本研究利用机器学习技术分析胎盘组织学图像，探讨母体炎症反应（MIR）。
- 注意力多实例学习模型的分类准确率达到88.5%。
- 病理基础模型的性能优于ImageNet特征提取器。
- 研究为MIR的早期识别提供了新思路。
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