May, 2023

可训练原型增强的多示例学习用于全切片图像分类

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TL;DR该研究论文提出了一种基于原型学习和多实例学习的 Trainable Prototype enhanced deep MIL (TPMIL) 框架，用于弱监督下的 WSI 分类，其不需要依赖于选定的图像补丁，能够更准确地识别肿瘤亚型。
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发现论文，激发创造
  • DTFD-MIL: 双层特征蒸馏多示例学习用于组织病理学全切片图像分类

    提出在组织病理学 WSI 分类问题中，通过引入虚拟 pseudo-bags 的概念并构建双层 MIL 框架来扩大样本数，同时在基于注意力的 MIL 框架下推导实例概率，显著优于最新方法并可适用于更广泛的 MIL 应用。

    Mar, 2022

  • 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

  • 无监督互相转换器学习用于多千兆像素全切片图像分类

    提出一种基于相互 Transformer 学习的全无监督 WSI 分类算法，并在公开数据集上进行了广泛实验，证明了该方法在 WSI 分类和癌症亚型分类方面的优越性能。

    May, 2023

  • 自监督对比学习的双流多示例学习网络用于全切片图像分类

    本论文提出了一种基于 MIL 的方法，用于全幻灯片图像（WSI）分类和肿瘤检测，无需局部注释，并提出了自我监督对比学习及金字塔融合机制，从而提高分类和定位的准确性。

    Nov, 2020

  • 基于弱监督学习的病理切片整体分类

    该研究提出了一种基于病理先验的多实例学习框架，通过数据增强方法和空间相关性分析，能够有效地用于癌症检测和亚型区分的医学图像分类任务。

    Jul, 2023

  • 用于全幻灯片图像分类的紧凑、无偏负实例嵌入

    整张切片图像分类中，使用多实例学习和半监督方法来改善基于切片级注释的分类算法，通过在正常切片上引入自由标注信号来减少切片间的变异性并捕捉常见变异因素，该方法显著提高了预测性能并优于其他半监督算法。

    Feb, 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

  • 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

    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。

    Jan, 2023

  • TransMIL: 基于 Transformer 的相关多示例学习技术用于全切片图像分类

    提出一种新的相关 MIL 框架 (correlated MIL) 以及设计一个基于 Transformer 的 MIL (TransMIL)，并探索形态和空间信息，对于三个不同的计算病理学问题，比现有方法具有更好的性能和更快的收敛速度，在二元肿瘤分类上的测试 AUC 可以达到 93.09％，在 TCGA-NSCLC 数据集和 TCGA-RCC 数据集上，癌症亚型分类的 AUC 分别可以达到 96.03％和 98.82％。

    Jun, 2021

  • 多尺度原型变形器用于整张组织切片图像分类

    本文提出了一种基于多尺度原型 Transformer（MSPT）的 WSI 分类方法，通过使用原型 Transformer 和多尺度特征融合模块（MFFM）有效缓解正负样本不平衡与多尺度信息融合问题，实验结果表明其性能超过了其他算法。

    Jul, 2023