大数据-算法-非血流动力学响应函数分析BOLD省略胶质瘤氧含量与病理组织学对照研究.pdf
2022-05-04 14:09:03
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大数据-算法-阿德福韦酯对慢性乙型肝炎肝组织H省略A定量病理改变及临床影响的研究.pdf
2022-05-02 19:07:05
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苹果叶部病害图像数据集包含5类常见的苹果叶部病害：花叶病、锈病、灰斑病、斑点落叶病、褐斑病。共有20000余张图像
2022-04-27 16:05:56
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蛤
整个幻灯片图像上的数据高效和弱监督计算病理学。 自然生物医学工程
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TL; DR： CLAM是一种高通量且可解释的方法，可使用幻灯片级别的标签对数据进行有效的整个幻灯片图像（WSI）分类，而无需任何ROI提取或补丁级别的注释，并且能够处理多类子类型化问题。 经过训练的模型在三个不同的WSI数据集上进行了测试，可适应WSI切除和活检以及智能手机显微镜图像（显微照片）的独立测试队列。
CLAM：基于深度学习的管道，可进行高效数据和无监督的全幻灯片级别分析
••••••••预打印•演示•引用
CLAM如何工作？ 聚类约束的注意力多实例学习（CLAM）是一种基于深度学习的弱监督方法，该方法使用基于注意力的学习来自动识别具有较高诊断价值的子区域，以便准确地对整个幻灯片进行分类，同时还利用实例代表区域上的高级别聚类，以约束和完善特征空间。
:copyright: Mahmood Lab-此代码在GP
2022-03-21 09:32:42
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matlab滑动条码染色混合和归一化
注意：最初发布在2013年“有丝分裂检测算法评估”挑战网站（）上。
组织病理学图像分析的主要困难之一是外观变异性。
例如，当进行有丝分裂检测时，当组织病理学切片过度染色时，会出现许多假阳性。
该MATLAB代码执行染色混合（苏木精和曙红的分离）和外观标准化。
它基于[1]中描述的方法。
下图显示了一些染色归一化的示例。
染色归一化方法的Python实现可在此处找到：
[1]一种对组织切片进行标准化以进行定量分析的方法，M
Macenko，M
Niethammer，JS
Marron，D
Borland，JT
Woosley，G
Xiaojun，C
Schmitt，NE
Thomas，IEEE
ISBI，2009年。dx.doi.org/10.1109/
ISBI.2009.5193250
2022-02-16 15:03:48
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