Interpretable Multi-Instance Learning Enables Early Prediction of Key Molecular Alterations from Routine Flow Cytometry in Acute Myeloid Leukemia
研究使用基于决策树的多实例学习分类器，通过常规流式细胞术数据预测急性髓系白血病中的NPM1和FLT3-ITD突变状态，实现早期诊断。
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Interpretable Multi-Instance Learning Enables Early Prediction of Key Molecular Alterations from Routine Flow Cytometry in Acute Myeloid Leukemia
研究使用基于决策树的多实例学习分类器，通过常规流式细胞术数据预测急性髓系白血病中的NPM1和FLT3-ITD突变状态，实现早期诊断。
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