獨家 | 2019 ICCV 收錄論文：基於弱監督學習的病理影像分析框架

論文傳送門 ▼ 掃描下方二維碼，或點擊文末「閱讀原文」 基於弱監督學習的病理影像分析框架 一、研究背景 惡性腫瘤是全球第二大死因，每年導致近千萬人死亡。病理報告是腫瘤臨牀診斷和治療的「金標準」，是癌症確診和治療的基本依據。爲了緩解世界範圍內病理醫生短缺的現狀，人工智能病理診斷成爲當今學術研究和工程落地的熱點。數字病理切片的體積通常都在500MB至2GB，像素數超過百億，有監督的病理診斷模型需要進行

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