本研究比较了基础模型与端到端训练在有丝分裂图形分类中的有效性。结果表明，端到端模型在不同数据量下均优于基础模型，且在领域转移方面表现更佳，推翻了之前的假设。

Is Self-Supervision Enough? A Benchmark Comparison of Foundation Models and End-to-End Training for Mitotic Figure Classification
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本文总结了2022年肿瘤切片图像有丝分裂领域泛化的挑战任务及算法策略，深度学习可实现对不同肿瘤领域的域泛化，但会导致召回率减小。

跨肿瘤类型、实验室和物种的域泛化 —— 来自 2022 年有丝分裂域泛化挑战的见解
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Bensz 前沿快讯 第27期 微核粉碎染色体的有丝分裂聚集等 有需要可加电报群获得更多帮助。本博客用什么VPS？创作不易，请支持苯苯！推荐购买本博客的VIP喔，10元/年即可畅享所有VIP专属内容！也欢迎大佬对本文进行慈善承包(ฅ´ω`ฅ) 前言...

前沿快讯 第27期 微核粉碎染色体的有丝分裂聚集等
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