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COSAS2024——跨器官和跨扫描仪腺癌分割

在各种挑战的推动下,数字病理学领域在肿瘤诊断和分割方面取得了重大进展。尽管取得了这些进步,但由于数字病理学图像和组织中固有的多样性,当前算法的有效性仍面临重大挑战。这些差异来自不同的器官、组织准备方法和图像采集过程,导致所谓的域转移。COSAS 的主要目标是制定策略,增强计算机辅助语义分割解决方案对域转移的弹性,确保不同器官和扫描仪的性能一致。这一挑战旨在推动人工智能和机器学习算法的发展,以供实验室常规诊断使用。值得注意的是,COSAS 标志着计算组织病理学领域的第一项挑战,它提供了一个平台,用于评估综合数据集上的域适应方法,该数据集包含来自不同制造商的不同器官和扫描仪。

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