组织病理学癌症诊断已经变得更加复杂，并且越来越多的活组织检查是大多数病理实验室的挑战。因此，用于评估组织病理学癌细胞的自动化方法的发展是值。在这项研究中，我们使用了来自挪威队的624个整个乳腺癌（WSIS）乳腺癌。我们提出了一种级联卷积神经网络设计，称为H2G-NET，用于千兆子宫内病理学图像的语义分割。该设计涉及使用PATCH-WISE方法的检测阶段，以及使用卷积AutoEncoder的细化阶段。为了验证设计，我们进行了一个消融研究，以评估所选组分在管道上对肿瘤分割的影响。指导分割，使用等级取样和深热敷细化，在分割组织病理学图像时被证明是有益的。当使用细化网络后，我们发现了一种显着的改进，以便后处理产生的肿瘤分割热量。整体最佳设计在90个WSIS的独立测试集中实现了0.933的骰子得分。该设计表现优于单分辨率方法，例如使用MobileNetv2（0.872）和低分辨率U-Net（0.874）的聚类引导，Patch-Wise高分辨率分类。此外，代表性X400 WSI的分割〜58秒，仅使用CPU。调查结果展示了利用细化网络来改善修补程序预测的潜力。解决方案是有效的，不需要重叠的补丁推断或合并。此外，我们表明，可以使用随机采样方案训练深度神经网络，该方案同时在多个不同的标签上余下，而无需在磁盘上存储斑块。未来的工作应涉及更有效的补丁生成和采样，以及改进的聚类。
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良好的培训数据是开发有用的ML应用程序的先决条件。但是，在许多域中，现有数据集不能由于隐私法规（例如，从医学研究）而被共享。这项工作调查了一种简单而非规范的方法，可以匿名数据综合来使第三方能够受益于此类私人数据。我们探讨了从不切实际，任务相关的刺激中隐含地学习的可行性，这通过激发训练有素的深神经网络（DNN）的神经元来合成。因此，神经元励磁用作伪生成模型。刺激数据用于培训新的分类模型。此外，我们将此框架扩展以抑制与特定个人相关的表示。我们使用开放和大型闭合临床研究的睡眠监测数据，并评估（1）最终用户是否可以创建和成功使用定制分类模型进行睡眠呼吸暂停检测，并且（2）研究中参与者的身份受到保护。广泛的比较实证研究表明，在刺激上培训的不同算法能够在与原始模型相同的任务上成功概括。然而，新和原始模型之间的架构和算法相似性在性能方面发挥着重要作用。对于类似的架构，性能接近使用真实数据（例如，精度差为0.56 \％，Kappa系数差为0.03-0.04）。进一步的实验表明，刺激可以在很大程度上成功地匿名匿名研究临床研究的参与者。
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