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当病理医生碰到这种困难的情况时,通常会缩小当前感兴趣的图块,以观测周边区域,作出更准确的判断。类似的,百度研究院提出一种全新的深度学习算法,一次性输入一组3x3的图块,并联合预测每一张图块是否有肿瘤区域分数,不仅显著超越了专业的病理医生水平(0.7240),也超过了之前大赛的最好成绩(0.8074)。同时,百度研究院也在 Github 上开源了整套算法代码,以便其他研究人员在此基础上进行更深入的研究,