本文提出了一种弱监督整个切片图像分割的框架，利用标准的临床注释，采用多实例学习方案进行模型训练，并在 The Cancer Genome Atlas 和 PatchCamelyon 数据集上进行了评估，显示出一定的潜力.

Apr, 2020

应用深度学习技术分析组织病理图片对于自动预后预测的重要性进行了创新性研究，提出了一个新颖的三部分框架，包括基于卷积网络的组织分割算法、对比学习模块和嵌套多示例学习分类模块。在人工生成的数据和简单的诊断任务上进行了初步验证，并在膀胱癌的预后预测任务中取得了显著的成果，模型的 AUC 分别达到 0.721 和 0.678。

May, 2024

Slideflow 是一种灵活的深度学习库，支持数字病理学的广泛深度学习方法，并包括快速的整个幻灯片接口来部署已训练好的模型，同时也具有高度优化的整个幻灯片图像处理等特点。

Apr, 2023

本文对如何使用深度学习应对肿瘤组织病理图片的问题进行了综述和分析，从 130 多篇研究论文中选出机器学习策略、生存模型、现有数据集和研究中存在的挑战和限制等方面进行总结和梳理。

Dec, 2019

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

提出了一种基于弱监督深度强化学习框架的深度神经网络方法，可以快速有效地进行数字病理学领域中含有丰富组织特征信息的高分辨率全幅病理图像分析，而不需要基于像素级别的像素注释数据集。

May, 2022

提出了一种在弱监督学习下用于疾病定位的方法，使用预训练的深度卷积网络、特征嵌入、以及基于多实例学习的顶部实例和负面证据学习等技术，即使在没有像素级别注释的情况下，仅通过图像级标签进行训练也能够展现出与强监督学习相当的性能。

Feb, 2018

本文介绍了一种结合人工和深度神经网络特征提取的分析流程，并直接操作于数字扫描仪所生成的全幅图像上，实现了前列腺癌癌区定位、分级、提取 Gleason 分级的面积比率和细胞 / 结构特征，最终通过对 368 个全幅图像进行测试，成功在區分 Gleason 3+4 和 4+3 的幻灯片方面达到了 75％的总体准确性。

May, 2017

本研究基于深度卷积神经网络开发了计算方法，用于乳腺癌组织病理图像分类，包括四类和两类（用于检测癌变）分类任务，在高灵敏度操作点上，我们报告了 93.8% 的准确性，97.3% 的 AUC 和 96.5/88.0% 的敏感性 / 特异性，超过了其他常见的自动组织病理学图像分类方法。

Feb, 2018

使用自监督学习方法，创建了 Virchow 计算病理学的 632 百万参数深度神经网络基础模型，以解决病理学任务中缺乏数据的挑战，并在病理图像分类、癌症检测和亚型、生物标志物预测等多个任务中表现出色，显示了预训练在病理学图像数据集上的重要性和潜力。

Sep, 2023