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但是即便对于经验丰富的病理医生来说，病理切片的阅片流程也十分困难复杂。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。图块之间的空间关系可以通过一种名为“条件随机场”的概率图模型来模拟。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

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