Sharing standardized image-derived data in computational pathology using DICOM
本文解决了病理图像衍生数据共享不足的问题，通过将这些数据转换为DICOM标准格式并在NCI IDC平台上公开分享来解决。
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Selected work
Representative Papers
HemaHier: Chain-Conditioned Ordinal Hierarchies for Lineage-Aware Bone-Marrow Cytology
为解决骨髓细胞学中细胞类型识别的结构化问题，提出HemaHier方法，通过链条件成熟度评分与层次预测头，提高识别准确性并减少生物学上的严重错误。
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Prevalence calibration as shortcut mitigation
本文针对分类器利用虚假相关性而非诊断特征的问题，提出通过调整不同组间疾病流行率的校准来缓解这一问题，使用编码器无关的方法进行处理。
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Subtraction-Based Tumor Segmentation and Lesion-Centered pCR Prediction for the MAMA-MIA Challenge
研究通过基于减法的图像处理和模型集成方法，解决了乳腺MRI中肿瘤分割及病理性完全缓解预测问题。
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MaLViL: Multi-axis Low-rank Vision-LSTM for Medical Image Segmentation
MaLViL通过多轴低秩Vision-LSTM网络解决医学图像分割中细节丢失问题，提高分割精度并减少内存消耗。
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Sharing standardized image-derived data in computational pathology using DICOM
本文解决了病理图像衍生数据共享不足的问题，通过将这些数据转换为DICOM标准格式并在NCI IDC平台上公开分享来解决。
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HemaHier: Chain-Conditioned Ordinal Hierarchies for Lineage-Aware Bone-Marrow Cytology
为解决骨髓细胞学中细胞类型识别的结构化问题，提出HemaHier方法，通过链条件成熟度评分与层次预测头，提高识别准确性并减少生物学上的严重错误。
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Prevalence calibration as shortcut mitigation
本文针对分类器利用虚假相关性而非诊断特征的问题，提出通过调整不同组间疾病流行率的校准来缓解这一问题，使用编码器无关的方法进行处理。
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Subtraction-Based Tumor Segmentation and Lesion-Centered pCR Prediction for the MAMA-MIA Challenge
研究通过基于减法的图像处理和模型集成方法，解决了乳腺MRI中肿瘤分割及病理性完全缓解预测问题。
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MaLViL通过多轴低秩Vision-LSTM网络解决医学图像分割中细节丢失问题，提高分割精度并减少内存消耗。
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