H11-M05_CODE.zip
データセットの概要より
Method: 使用多實例學習訓練WSI的分類與切割模型，只需要給定WSI有無包含腫瘤組織資訊即可訓練具有分割與分類效果的模型。 模型訓練分為兩階段, 第一階段是使用 Self-Supervised Learning 去訓練一個好的 embedder，把patch轉為特徵向量 ，第二階段會使用到訓練好的 Aggregator...
Source: H11-M05_基於不精確標註資料的弱監督式病理影像切割模型
追加情報
| フィールド | 値 |
|---|---|
| 最終更新日 | 2023 / 7月 / 10, |
| メタデータ最終更新日時 | 2023 / 7月 / 10, |
| 作成日 | 2023 / 7月 / 10, |
| データ形式 | application/zip |
| ライセンス | Other (Non-Commercial) |
| created | 2 年以上前 |
| format | ZIP |
| id | 03fbb81e-bb32-4a54-b936-1b40ea6815e7 |
| last modified | 2 年以上前 |
| md5 | f9a2f013495d83f08b0bc1468a917c2d |
| mimetype | application/zip |
| on same domain | True |
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| size | 1.3 MiB |
| state | active |
| url type | upload |
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