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金字塔图Transformer全切片病理图像生存预测(英文)
四川大学计算机学院机器智能实验室;
四川大学华西医院病理科
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李欣洋
张懿
骆梦悦
郑玉玲
王维雯
张海仙
开通知网号
全切片图像的表征学习在基于图神经网络的自动化生存预测中至关重要.全切片图像中存在的多分辨率信息,包括细胞表型等细粒度细节和组织结构及全局微环境等粗粒度特征,在临床实践中被全面考虑以进行综合分析.然而,现有的基于图神经网络的生存预测方法主要依赖于单分辨...
机 构:
四川大学计算机学院机器智能实验室;
四川大学华西医院病理科;
领 域:
生物学;
生物医学工程;
计算机软件及计算机应用;
自动化技术;
关键词:
计算病理;
生存预测;
全切片图像;
图神经网络;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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四川大学学报(自然科学版)
2025年03期
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