数据集概述
本数据集包含基于ADP数据库训练的HistoNet卷积神经网络（CNN）模型，用于研究计算病理学中组织学组织标签的可迁移性。模型与论文“On Transferability of Histological Tissue Labels in Computational Pathology”相关，为该领域的算法研究提供基础模型资源。
文件详解
- 文件名称：HistoNet Models.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含论文中介绍的所有HistoNet CNN模型文件，具体模型结构与参数可参考论文及相关代码仓库说明，无公开的字段映射信息。
数据来源
论文“Hosseini et. al. ‘On Transferability of Histological Tissue Labels in Computational Pathology.’ Accepted in the European Conference on Computer Vision (ECCV), Glasgow, UK, August 2020”
适用场景
- 计算病理学模型研究: 用于分析HistoNet模型在组织学组织标签迁移任务中的性能与可迁移性机制。
- 医学图像算法开发: 为计算病理学领域的组织分类、标签迁移等算法开发提供预训练模型基础。
- 病理图像迁移学习实验: 支持基于ADP数据库训练模型向其他病理数据集迁移的实验验证。
- 学术研究复现: 用于复现论文中关于组织标签可迁移性的实验结果，推动相关领域的研究进展。
