小类别少漏检
用代价敏感与多任务相关性注意力，在不平衡标注下同时提升核分割与分类的精度和稳健性。
潘细朋 · 蓝如师 · 芦诚 · 李灵巧 · Feng, Zhengyun · 汪华登 · 梁长虹 · 刘振丙 · 陈欣 · Han, Chu · 刘再毅
Medical Image Analysis 2023
代价敏感策略加大对少数类错误分类的惩罚，使模型更关注罕见核型。
多任务相关性注意力让高相关任务互相增强特征，粗到细标记控制分水岭改善大尺寸、轮廓不清核的分割。
在CoNSeP与MoNuSAC 2020数据集上达到当前最优性能，证明多任务协同有效。