期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于多模态多示例学习的免疫介导性肾小球疾病自动分类方法
1
作者 龙楷兴 翁丹仪 +3 位作者 耿舰 路艳蒙 周志涛 曹蕾 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期585-593,共9页
目的探讨如何利用多模态深度学习方法,联合光学显微镜(OM)、免疫荧光显微镜(IM)及透射电子显微镜(TEM)对应的3种图像进行免疫介导性肾小球疾病分类。方法基于273例患者的病理图像进行回顾性研究,构建多模态多示例模型对3种免疫介导性的... 目的探讨如何利用多模态深度学习方法,联合光学显微镜(OM)、免疫荧光显微镜(IM)及透射电子显微镜(TEM)对应的3种图像进行免疫介导性肾小球疾病分类。方法基于273例患者的病理图像进行回顾性研究,构建多模态多示例模型对3种免疫介导性的肾小球疾病——免疫球蛋白A肾病(IgAN)、膜性肾病(MN)、狼疮性肾炎(LN)进行分类。该模型采用示例水平的多示例学习(I-MIL)方法挑选患者的TEM图像并与同一患者的OM图像和IM图像进行多模态特征融合。通过该模型与单模态、双模态模型的比较,探究3种模态之间的不同组合形式以及模态特征融合方式的特性。结果联合OM、IM以及TEM图像建立的多模态多示例模型准确率为(88.34±2.12)%,优于准确率为(87.08±4.25)%的最优的单模态模型,以及准确率为(87.92±3.06)%的最优的双模态模型。结论本研究成功建立基于OM、IM及TEM三种模态图像的多模态多示例模型,并验证了采用多示例学习结合多模态学习方法对免疫介导性肾小球疾病分类的有效性。 展开更多
关键词 肾活检病理 肾小球疾病 深度学习 多模态融合 多示例学习
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部