TAM-Chain：多尺度甲状腺细胞学分类与假阴性抑制
原文标题：TAM-Chain: Multi-Scale Thyroid Cytology Classification via Absorbing Markov Chains and Shannon Entropy Uncertainty Quantification for False-Negative Suppression and Domain-Shift Adaptation
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论文提出 TAM-Chain 框架，将多倍率（10x/20x/40x）甲状腺细胞学特征提取建模为吸收马尔可夫链，并结合香农熵不确定性量化实现最优停止与人工转诊机制。内部测试集上 Macro F1 达 0.9741、假阴性率为 0，外部严重域偏移验证集上仍保持 0.7026 的稳定性。该框架旨在兼顾自动化诊断效率与生物安全性。
- 问题
- 甲状腺细胞学深度学习诊断假阴性高、域偏移下过度自信。
- 方法
- 提出 TAM-Chain，用吸收马尔可夫链建模多倍率特征并做熵不确定性转诊。
- 结果
- 内部 Macro F1 0.9741、假阴性率 0；外部 Macro F1 0.7026
- 影响
- 以人工转诊机制压制关键漏诊，推动病理 AI 落地兼顾效率与安全。
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