Weakly supervised regression enables interpretable tumor detection in whole-slide histopathology without negative cases
8.0
来源：
Nature
关键字：
computational pathology
发布时间：
2025-12-05 03:35
摘要：
本研究提出了一种弱监督回归框架，用于在全切片图像中检测肿瘤，特别是在缺乏负样本的情况下。通过将肿瘤检测转化为回归任务，研究展示了该方法在多种组织类型上的有效性，并引入了目标放大技术以提高小肿瘤的检测能力。该框架的创新性和临床相关性使其在肿瘤检测领域具有重要的应用潜力。
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关键证据
提出了一种新的弱监督回归框架，解决了传统方法的局限性。
研究表明该方法在多个组织类型上有效，具有广泛的临床应用潜力。
引入的目标放大技术显著提高了小肿瘤百分比的检测能力。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种弱监督回归框架，用于在全切片图像中检测肿瘤，特别是在缺乏负样本的情况下。通过将肿瘤检测转化为回归任务，研究展示了该方法在多种组织类型上的有效性，并引入了目标放大技术以提高小肿瘤的检测能力。该框架的创新性和临床相关性使其在肿瘤检测领域具有重要的应用潜力。