論文の概要: SEW: Self-calibration Enhanced Whole Slide Pathology Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10853v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 14:54:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.851497
• Title: SEW: Self-calibration Enhanced Whole Slide Pathology Image Analysis
• Title（参考訳）: SEW: 自己校正による全スライド画像解析
• Authors: Haoming Luo, Xiaotian Yu, Shengxuming Zhang, Jiabin Xia, Yang Jian, Yuning Sun, Liang Xue, Mingli Song, Jing Zhang, Xiuming Zhang, Zunlei Feng,
• Abstract要約: 既存の手法では、グローバルな構造と局所的な詳細を同時に抽出することができない。 病理画像は、がんの診断と治療の「金の標準」と考えられている。 ギガピクセル画像は広範な組織と細胞情報を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.97298505596853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pathology images are considered the "gold standard" for cancer diagnosis and treatment, with gigapixel images providing extensive tissue and cellular information. Existing methods fail to simultaneously extract global structural and local detail f
• Abstract（参考訳）: 病理画像はがんの診断と治療のための「金の標準」と考えられており、ギガピクセル画像は広範な組織と細胞情報を提供している。 既存の手法では、グローバルな構造的および局所的な詳細fを同時に抽出することができない

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