AAAIDec, 2022
RLogist:基于深度强化学习的大规模切片图像快速观察策略
RLogist: Fast Observation Strategy on Whole-slide Images with Deep Reinforcement Learning
Boxuan Zhao, Jun Zhang, Deheng Ye, Jian Cao, Xiao Han...
TL;DR该研究提出了 RLogist,一种基于深度强化学习的方法,通过模拟人类病理学家的诊断思维,快速定位组织切片中的感兴趣区域,并在多个分辨率级别上获取代表性特征,从而提高病理图像的诊断效率和数据利用率。实验证实,RLogist 相较于现有的多实例学习算法,在缩短观察路径的同时,具有竞争性的病理图像分类性能和良好的决策解释性。