医学 AI

ProsMAE: Multi-Source MAE Pretraining for ISUP Grade Classification

ProsMAE：用于ISUP分级分类的多源MAE预训练

Anna Jung, Kyeonghun Kim, Youngung Han, Eunseob Choi, Jiwon Yang, Ken Ying-Kai Liao, Hyuk-Jae Lee, Nam-Joon Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； GIST（韩国科学技术院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 针对全切片图像模型训练难题，提出多源MAE框架ProsMAE，利用多数据集切片预训练编码器，通过ProsCLS用于ISUP分级分类，在不相交PANDA分割下比普通MAE冻结线性探针基线有更高QWK。

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