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一张40倍放大的电子化病理切片通常由超过十亿个像素点组成,磁盘空间大小超过1GB。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。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,