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。

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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