ICCVAug, 2023

ConSlide: 异步分层互动变压器与分解 - 重新组织排练用于连续全组织切片图像分析

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TL;DR提出了首个连续学习框架 ConSlide，用于 WSI 分析，解决了巨大图像大小、层次结构利用和灾难性遗忘等挑战，包括三个关键组成部分：Hierarchical Interaction Transformer (HIT)、Breakup-Reorganize (BuRo) 回放方法和异步更新机制。在四个公共 WSI 数据集上评估了 ConSlide，并在 WSI 基础连续学习设置中表现最佳，实现了整体性能和对先前任务遗忘的更好权衡。
发现论文，激发创造
  • HIGT：用于全幻灯片图像分析的分层交互图变换器

    本文提出了一种用于 WSI 分析的新型 Hierarchical Interaction Graph-Transformer（HIGT），通过学习 WSI 金字塔的局部和全局特征，并建立不同层次之间的双向交互，实现了肿瘤亚型和分期任务上的优于现有方法的性能。

    Sep, 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

    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

  • 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

  • 利用聚类约束改善组织病理学图像的表征学习

    最近整个切片图像（WSI）扫描仪和计算能力的进展显著推动了人工智能在组织病理学切片分析中的应用。

    Oct, 2023

  • 基于自我蒸馏的全尺寸图像的更好特征 (BROW)

    基于 BROW 模型，我们提出了一种用于提取 WSI 特征表示的基础模型，通过使用自蒸馏框架预训练的转换器结构，改进模型的鲁棒性，并利用 WSI 的多尺度金字塔来增强其性能，我们在各种器官和组织的 WSI 上进行实验，证实了该模型的有效性、鲁棒性和良好的泛化能力，从而突出了其在 WSI 处理中的潜力和应用前景。

    Sep, 2023

  • 自我监督学习全尺寸切片表示的框架

    自我监督整个切片学习（S3L）框架可以通过利用整个切片的固有区域异质性、组织学特征变异性和信息冗余性来学习高质量的整个切片表示，用于癌症诊断和基因突变预测等诊断任务，并且在两种生物医学显微镜条件下显著优于基线模型。

    Feb, 2024

  • HVTSurv: 基于整张切片图像的患者生存预测的分层视觉 Transformer 模型

    提出了一种名为 HVTSurv 的分层视觉 Transformer 框架，可对全切片图像进行预测和患者级别的癌症预测，并通过 3,104 名患者和 3,752 个全切片图像的验证实现了比以前的弱监督方法更高的平均 C 指数。

    Jun, 2023

  • 层次视觉 Transformer 用于全切片图像中上下文感知的前列腺癌分级

    该研究探讨了分层视觉 Transformer（H-ViTs）在计算病理学中的应用，评估其在整张切片图像中进行前列腺癌分级的效率，结果显示其与现有最先进解决方案具有竞争力的性能。

    Dec, 2023

  • Cluster-to-Conquer：全幻灯片图像分类端到端多实例学习框架

    本文提出了一种名为 C2C 的聚类解决方案，该方案通过聚类、采样数据以及使用自适应注意机制在自动疾病诊断领域中对大型 WSI 图像进行有效的分类和预测。

    Mar, 2021

  • 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