OxML Challenge 2023: 使用数据增强进行癌分类

癌是最普遍的癌症类型，可发生于身体的各个部位。它分布广泛，可能在体内的众多位置发展。在医疗领域，出于隐私担忧，癌的数据通常有限或不可用。此外，即使可用，数据也高度不平衡，表现为正类样本稀缺而负类样本充足。OXML 2023 挑战赛提供了一个小规模且不平衡的数据集，给癌分类带来了重大挑战。为了解决这些问题，挑战赛的参与者采用了多种方法，包括依赖预训练模型、预处理技术和少样本学习。我们的工作提出了一种结合填充增强和集成的新技术，以应对癌分类挑战。在我们提出的方法中，我们利用五个神经网络的集成，并将填充作为数据增强技术，同时考虑不同的图像尺寸以增强分类器的性能。使用我们的方法，我们成功跻身前三名并被宣布为获胜者。