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
此论文研究了乳腺组织的分类问题，提出了一种基于卷积神经网络的“补丁-图像”分类方法，并利用ICIAR2018数据集进行验证，在验证数据集上获得了95%的分类精度。
Mar, 2018
该研究提出一种神经有条件随机场（NCRF）深度学习框架，以检测WSIs中的癌症转移，并改善了基线方法在癌症转移检测上的性能。
Jun, 2018
使用细胞图卷积神经网络（CGC-Net）将大肠癌组织学图像转化为图形，并采用Adaptive GraphSage技术融合不同层级的特征，以有效地对普通基于补丁的方法及上下文相关的基于补丁的技术进行超越，描述新型的 CRC 分级方法。
Sep, 2019
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
本文提出了一种利用深度学习中的多例、领域对抗和多尺度学习框架，从组织病理学图像中识别癌症亚型的新方法，并在196个病例中测试，表明该方法比标准CNN或传统方法更准确，且与标准病理学家的准确性相当。
使用深度图卷积网络和卷积神经网络结合的非对称同时训练框架提升多类组织病理图像分类的解释性和性能。
Aug, 2023
利用深度学习方法对肺癌和结肠癌进行组织学图像分类，取得了97%至99%的准确率，并通过注意力可视化技术提高了恶性和良性图像分类的解释性和理解。
May, 2024
提出了一个新颖的DeepCMorph模型，通过预训练学习细胞形态学并识别大量不同的癌症类型，取得了与之前的解决方案相比超过4%的82%准确率，并展示了该预训练模型在小样本显微镜数据集上的优越性能。
Jul, 2024