Jun, 2019

用于多标记全切片组织病理学图像的补丁变换器

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TL;DR提出了一种利用 Patch Transformer 来进行多标签预测的深度神经网络模型，可以从组织病理学切片图像中有效地预测多个幻灯片级标签，并通过大量实验证明了该模型的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 无监督互相转换器学习用于多千兆像素全切片图像分类

    提出一种基于相互 Transformer 学习的全无监督 WSI 分类算法，并在公开数据集上进行了广泛实验，证明了该方法在 WSI 分类和癌症亚型分类方面的优越性能。

    May, 2023

  • 使用 Masked Pre-Training 的 Transformer 进行组织学图像分析

    该论文提出了一种名为 MaskHIT 的模型，它使用预训练的 transformer 模型来重建被遮盖的 WSI 区域并学习组织学特征，进而在癌症诊断和预测任务中表现出比其他方法更好的效果。

    Apr, 2023

  • 利用语义分割的多阶段病理图像分类

    本论文提出了一种新的模型结构，将基于补丁的分类模型和整个切片比例的分割模型相结合，以提高自动病理诊断的预测性能，并通过优化方法，使模型部分地进行端到端学习，应用于 WSI 的肿瘤 / 正常预测，与传统基于补丁的方法相比，分类的性能得到了提高。

    Oct, 2019

  • 如病理医师一般诊断：变形金刚启用的分层注意力引导多示例学习用于全切片图像分类

    提出了一个全局利用 WSI 的 Hierarchical Attention-Guided Multiple Instance Learning 框架，该框架动态地、全面地发现了 WSIs 的多个分辨率上的显著区域，同时使用 Integrated Attention Transformer（由多个 Integrated Attention Modules 组成）进一步提高了 transformer 的性能，实验表明，该方法在多个数据集上取得了最先进的表现。

    Jan, 2023

  • PathM3: 一个用于全幻灯片图像分类和字幕生成的多模式多任务多实例学习框架

    通过多模态多任务多实例学习的 PathM3 框架，有效地将组织切片图像与诊断说明对齐，从而在组织病理学图像分类和生成诊断说明任务上提高了分类准确性和生成效果。

    Mar, 2024

  • 一张 WSI 能够传达的信息有哪些？基于亚型引导的遮蔽变换器用于病理图像字幕生成

    通过使用基于 Transformer 的 Subtype-guided Masked Transformer (SGMT) 范式，我们在病理图像标注中引入一种伴随的亚型预测，以提高训练过程中的准确性，并通过采用不同的序列化抽样策略来处理病理图像标注的尺寸限制，实验结果表明，我们的方法在 PatchGastricADC22 数据集上的性能优于传统的基于 RNN 的方法，且我们的代码可供进一步的研究和开发。

    Oct, 2023

  • 克服基于 Patch 学习的限制，用于识别全扫描切片图像中的癌症

    本文讨论如何将深度学习用于对大型 WSI 图像进行癌症检测， 比较分析基于图像块或幻灯片的分类与需要在整个幻灯片上准确定位或分割癌症的方法之间的差异，并提出一种负数据采样策略，可显着降低假阳性率，并在肿瘤范围的错误率上取得 15% 的减少。

    Dec, 2020

  • 基于 Patch 的卷积神经网络用于全切片组织图像分类

    通过训练决策融合模型以及利用 EM 方法自动定位有效的 Patch，可以实现对肿瘤亚型的分类，其分类精度与病理学家之间的一致性相似，这种基于 Patch 的 CNN 可以比基于图像的 CNN 更好地处理图像分类任务。

    Apr, 2015

  • 多尺度原型变形器用于整张组织切片图像分类

    本文提出了一种基于多尺度原型 Transformer（MSPT）的 WSI 分类方法，通过使用原型 Transformer 和多尺度特征融合模块（MFFM）有效缓解正负样本不平衡与多尺度信息融合问题，实验结果表明其性能超过了其他算法。

    Jul, 2023

  • 使用预训练视觉 Transformer 和 BERT 自动生成组织病理学图像报告

    通过使用预训练的 Vision Transformer 将整个高分辨率图像编码为 4096x4096 大小的补丁，并使用预训练的 BERT 模型进行基于语言建模的解码，我们建立了一个性能良好且可移植的报告生成机制，不仅能生成和评估描述图像的标题，还可以帮助将图像分类为组织类型和患者的性别。

    Dec, 2023