Using features extracted from networks pretrained on ImageNet is a common
practice in applications of deep learning for digital pathology. However it
presents the downside of missing domain specific image information. In digital
pathology, supervised training data is expensive and diff
本文提出了一种通过将全切片图像 (WHIs) 表示为图来进行肿瘤诊断的方法,使用图卷积网络 (GCN) 捕获 WSI 中的上下文依赖关系,并使用自监督学习获取无标签数据的训练增强。这种方法利用节点表示 WSI 的 patch,是一种包含上下文信息的模型方案,相比于现有方法或基于多实例学习(MIL)的方案实现了性能的提升。