AI 医疗模型全流程开发与优化，多分类模型基础训练：作为核心训练数据，支撑 CNN、ResNet、Vision Transformer 等深度学习模型的开发，实现胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤与无肿瘤脑部图像的精准四分类，解决基础二分类模型无法区分肿瘤亚型的痛点。模型性能迭代与验证：用于模型超参数调优、泛化能力测试和鲁棒性验证，通过不同的图像样本，提升模型对罕见病例、微小肿瘤的识别准确率，避免模型过拟合。
S1 Fig. Evaluation procedure and dataset division for tumor and MSI classifier models. S2 Fig. Tumor tissue probability and distribution per slide. S3 Fig. Datasets for train and test for the MSI clas
