在公开数据集 Camelyon 16大赛测试集上,该算法的肿瘤定位 FROC 分数达到0.8096,超过专业病理医生水平以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持的最好成绩然而淋巴结附近微转移肿瘤细胞群可能最小只有不到1000像素的直径。为了帮助病理医生更有效地阅读病理切片,研究人员提出了许多深度学习算法,来预测病理切片中的肿瘤细胞区域。Camelyon 16大赛的测试集上,“神经条件随机场”算法获得了高达0.8096的肿瘤定位 FROC 分数,不仅显著超越了专业的病理医生水平它让病理学家能更聚焦由算法突出的肿瘤区域,而不必搜索整个切片。