Jan, 2023

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 基于Transformer的多层多实例学习用于全切片图像分类

    提出了一种多层多实例学习与Transformer相结合的方法，能有效处理大量实例的MIL任务，并在WSI图像分类任务上展示出优秀的性能。

    Jun, 2023

  • 基于分层区域的多实例学习中的Transformer

    我们提出了一种基于Transformer的多例学习方法，用区域视觉Transformer自注意机制替代传统的学习注意机制，通过融合区域块信息来预测整张幻灯片，并展示了如何在不同距离级别上分层处理特征。为了提高预测准确性，尤其是对于具有小区域形态特征的数据集，我们介绍了一种在推断期间将图像处理集中于高注意区域的方法。我们的方法能够显著提高两个组织病理学数据集上的性能，并指出了进一步研究的有希望的方向。

    Aug, 2023

  • 多染色自注意图多实例学习流程用于组织切片全扫描图像

    提出了一个名为MUSTANG的多标引注意力自注意图的无监督吉帕像素多图像分类任务的端到端学习流水线，该任务只具备患者级别标签但没有幻灯片级别标签或区域注释，利用稀疏的k最近邻图和欧几里得距离进行操作限制，取得了0.89/0.92的F1得分/曲线下面积，优于广泛使用的CLAM模型。

    Sep, 2023

  • Long-MIL: 面向组织病理学全切片图像分析的长上下文多实例学习的扩展

    本文提出了一种改良位置嵌入的长上下文WSI方法，通过引入线性偏差来处理形状变化的大WSI，并将其从1维长序列适应到2维长上下文WSI中，用于模型对未见或欠拟合位置的外推；同时利用闪存注意力模块解决Transformer的计算复杂性问题，保持了全自注意力的性能。通过在4个数据集上进行WSI分类和生存预测任务的广泛实验证明了我们方法在形状变化的WSIs上的优越性。

    Nov, 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

  • RetMIL：组织病理学全切片图像分类的记忆多实例学习

    通过提出的基于保留机制的RetMIL方法，实现了对组织病理学全幻灯片图像的分析，同时在性能和计算开销方面取得了显著的提升。

    Mar, 2024

  • 组织病理学全幻灯片图像的集成图形转换框架的表示和分类

    通过引入整合图转换器框架，本研究在数字病理学中用于弱监督组织病理学全幻灯片图像分类的多实例学习策略可以同时捕捉上下文感知的关系特征和全局图像表示，实验证明该方法在WSI数据集上具有优越性能，准确率提高1.0%-2.6%，在AUROC上提高0.7%-1.6%。

    Mar, 2024

  • 重新思考基于注意力的多实例学习在全切片病理图像分类中的应用：一个实例属性的观点

    提出了一个属性驱动 MIL 框架来解决注意力机制在区分实例上的限制，并通过空间属性约束和属性排序约束改进了模型的识别能力，进而在多个评估指标上优于现有的最先进框架。

    Mar, 2024

  • 注意力不是你所需要的：重新审视整片切片图像分类的多实例学习

    本研究针对现有的基于注意力的多实例学习算法在整片切片图像分类中存在错误聚焦于无关模式的问题。我们提出了一种基于最大池化和前向变分推理的简单有效的实例基础多实例学习方法（FocusMIL），显著提升了在Camelyon16和TCGA-NSCLC基准上的分类表现，并改善了对困难实例的识别能力。

    Aug, 2024

  • 重新思考长上下文病理全幻灯片图像分析的变换器

    本研究针对传统多实例学习方法在长上下文病理全幻灯片图像（WSI）分析中的关键性信息损失问题，通过引入局部注意力掩码来提高长序列注意力矩阵的秩，从而改善模型的表示能力。最终提出的长上下文多实例学习（LongMIL）方法在多个WSI任务中的表现优越，展现了其在计算加速和信息交互建模方面的潜力。

    Oct, 2024