计算病理学新法：训练时域迁移规避生成幻觉

研究团队提出一种针对计算病理学的训练时域迁移方法。该方法通过合成目标域数据实现直接诊断，旨在规避推理时生成带来的幻觉风险，支持新兴诊断模态的应用。 在未染色前列腺组织的验证中，该新方法的表现优于虚拟染色技术。数据显示，其一致性指标（Cohen's $κ$）为 0.59，显著高于虚拟染色的 0.37。 目前，该研究成果论文已提交至 IEEE ISBI 2027 会议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。