1. 针对临床标注稀缺、数据集小的问题，搭建 GAN+CNN 混合诊断框架。
2. 联合 3 位病理医生定义 12 类细粒度标签，编写自动化脚本将数据从 1500 例
扩充至 9500 例。
3. 完成模型训练与移动端推理部署，实现眼睑恶性病变自动化早筛。
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基于 GAN-CNN 的眼科恶性肿瘤早期筛查研究产品系统
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针对临床标注稀缺、数据集小的问题，搭建 GAN+CNN 混合诊断框架。联合 3 位病理医生定义 12 类细粒度标签，编写自动化脚本将数据从 1500 例
扩充至 9500 例。
项目实现
针对临床标注稀缺、数据集小的问题，搭建 GAN+CNN 混合诊断框架。
联合 3 位病理医生定义 12 类细粒度标签，编写自动化脚本将数据从 1500 例
扩充至 9500 例。
完成模型训练与移动端推理部署，实现眼睑恶性病变自动化早筛。
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