唾液腺肿瘤的全切片图像分类
图像与视频处理
2024-08-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本工作展示了在唾液腺肿瘤上使用多实例学习进行癌症分类的有前景的效果。通过利用CTransPath作为patch级特征提取器,并使用CLAM作为特征聚合器,在对全切片图像进行癌症检测时,获得了F1分数超过0.88、AUROC为0.92。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.12275,
title = {Whole Slide Image Classification of Salivary Gland Tumours},
author = {John Charlton and Ibrahim Alsanie and Syed Ali Khurram},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12275},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 2 figures, 28th UK Conference on Medical Image Understanding and Analysis - clinical abstract