Figure 1 from AI-assisted Diagnosis of Nonmelanoma Skin Cancer in Resource-Limited Settings
Le résumé fourni par la source
Overview of generating whole-slide embeddings using FMs. Each WSI is split into 256 × 256 px tiles, and tiles with visible tissue are selected for further processing. Tile features are extracted by a tile encoder, tile embeddings for a WSI are aggregated into a slide embedding, and NMSC is classified using the slide-level embedding. Tile aggregation methods include ABMIL, FM-specific aggregators, or GAP. Classification is performed using LR, XGBoost, or a shallow MLP. ViT, vision transformer.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Figure 1 from AI-assisted Diagnosis of Nonmelanoma Skin Cancer in Resource-Limited Settings
- Date Crossref
- 01/07/2025
- Éditeur
- American Association for Cancer Research (AACR)
- Type
- posted-content
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.