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对全切片图像分类中多实例学习可靠性的定量评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了多实例学习在计算病理学中的应用，通过对抽样补丁进行训练，该方法在计算效率和正则化方面表现出色。实验结果显示，不同采样大小对性能和解释性有影响。使用30%的补丁在CAMELYON16数据集上实现了1.7%的性能提升，而在TUPAC16数据集上仅使用8个样本就实现了3.7%的性能提升。此外，端到端训练比预先提取的特征更有效，进一步展示了这种方法的潜力。
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关键要点
- 本研究探讨了多实例学习在计算病理学中的应用。
- 多实例学习方法通过对抽样补丁进行训练，表现出高效的计算效率和正则化效果。
- 不同采样大小对模型性能和可解释性有影响。
- 在CAMELYON16数据集上使用30%的补丁实现了1.7%的性能提升。
- 在TUPAC16数据集上仅使用8个样本实现了3.7%的性能提升。
- 解释性效果与数据集相关，CAMELYON16受影响而TUPAC16不受影响。
- 端到端训练比预先提取的特征更有效，使用1024个样本在两个数据集上取得了进一步改进。
- 研究结果突显了多实例学习方法在计算病理学中的潜力。
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