ICLRMar, 2020

用于高效半监督组织学图像分类的师生连锁模型

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TL;DR该论文应用半监督的师生知识蒸馏技术，使用 0.5% 的标记数据达到了与 100% 标记数据相同的准确率，减轻了标注负担，提高了自动数字病理学系统的可承受性。
deep learningdigital pathology systemsemi-supervised teacher-student knowledge distillation techniquecolorectal cancerannotation burden
发现论文，激发创造
  • 基于先进深度学习的弱监督、半监督和自监督技术在组织病理学图像分析中的标签高效自动诊断和分析：全面调查

    该研究综述了计算病理学领域中基于弱监督学习、半监督学习和自监督学习方法的最新研究，重点讨论了这些技术所面临的关键挑战和未来的发展趋势。

    Aug, 2022

  • 自监督一致性训练用于高效组织病理图像分析

    利用基于多分辨率背景下组织病理全切片图像的潜在上下文线索的自我监督预训练任务，以及新型的师生半监督一致性模式，使用任务无关和任务特定无标签数据来学习强大的监督信号进行无监督表征学习，并在有限标签数据下表现出与其他现有最先进方案相近乃至优越的性能。

    Feb, 2021

  • 仅使用全局标签的组织病理分类和疾病定位：一种弱监督方法

    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

  • 计算组织病理学的深度神经网络模型：一项调查

    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

  • 利用迁移学习自动分类组织病理学图像

    利用 DenseNet-161 和 ResNet-50 预训练 CNN 模型，通过迁移学习的方法对数字组织病理学补丁进行分类，实验结果表明，这种方法可以自动检测和分类疾病，并在分类效果方面表现出色。

    Mar, 2019

  • 组织学肿瘤弱监督多实例学习分割

    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

  • 一种改进的监督对比学习方法在乳腺癌组织学图像分类中的应用

    通过改进监督对比学习方法，结合自监督学习和标签数据，在有限数据情况下提高医学图像处理任务中深度神经网络的分类准确率，特别是在乳腺癌组织病理学图像上实现了 93.63% 的绝对准确度。

    May, 2024

  • 基于深度学习和集成机器学习的结直肠癌组织学分解性能提升

    利用混合深度学习和集成机器学习模型，该研究提出了一种超越以往解决方案的组合模型，对肠直肠癌的组织分类任务取得了 96.74％的准确率，在外部测试集上达到 99.89％的准确率。

    Oct, 2023

  • 自路径：有限标注病理图像分类的自监督学习

    本文提出了一种自我监督的深度学习算法，采用 CNN 实现对病理图像的多任务分类，并结合具有内在标签的预处理任务来实现半监督学习和领域自适应。实验结果表明该算法在病理学图像分类任务中具有较高的性能表现，并能够适用于其他计算病理学应用领域中。

    Aug, 2020

  • 基于深度学习的全切片图像分割与分析通用框架

    本文章基于深度学习方法提出了一种可用于组织病理学图像分析的框架，并在癌症诊断、预后和图像分析等方面取得了良好的效果。

    Jan, 2020