Oct, 2023

组织病理学的领域特定优化和多样化自监督模型评估

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TL;DR建立和评估组织病理学基础模型在自我监督学习中的价值，并发现领域特定方法可以进一步提高性能。
task-specific deep learning modelshistopathologyself-supervised learningbenchmark tasksfoundation models
发现论文，激发创造
  • 在多样病理数据集上进行自监督学习的基准测试

    本文介绍了最大规模的自监督学习预训练对计算病理学的影响，并在核实例分割等任务中证明其表现优越，并提出了领域特定技术来提高性能。

    Dec, 2022

  • 简化自监督学习复杂度提高计算病理学弱监督分类性能

    我们提出了一套适应性方法，可以在资源有限的环境下利用半监督自学习来进行计算病理学研究，从而提高下游分类性能并缩短自学习训练时间。

    Mar, 2024

  • 自适应自我监督学习在计算病理学中的应用

    对自我监督学习算法在计算病理学中的适应性进行了研究，包括提出了针对病理图像特点的增强方法、正则化函数和位置编码，并通过多个基准测试评估了这些改进对算法性能的影响。

    May, 2024

  • 自路径：有限标注病理图像分类的自监督学习

    本文提出了一种自我监督的深度学习算法，采用 CNN 实现对病理图像的多任务分类，并结合具有内在标签的预处理任务来实现半监督学习和领域自适应。实验结果表明该算法在病理学图像分类任务中具有较高的性能表现，并能够适用于其他计算病理学应用领域中。

    Aug, 2020

  • 计算组织病理学的深度神经网络模型：一项调查

    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

  • 自监督一致性训练用于高效组织病理图像分析

    利用基于多分辨率背景下组织病理全切片图像的潜在上下文线索的自我监督预训练任务，以及新型的师生半监督一致性模式，使用任务无关和任务特定无标签数据来学习强大的监督信号进行无监督表征学习，并在有限标签数据下表现出与其他现有最先进方案相近乃至优越的性能。

    Feb, 2021

  • GenSelfDiff-HIS: 使用扩散进行组织病理学图像分割的生成式自监督

    通过利用生成扩散模型，我们提出了一种自监督学习方法，用于分割组织病理学图像，并采用基于多损失函数的微调方法进行下游任务。

    Sep, 2023

  • 基于先进深度学习的弱监督、半监督和自监督技术在组织病理学图像分析中的标签高效自动诊断和分析：全面调查

    该研究综述了计算病理学领域中基于弱监督学习、半监督学习和自监督学习方法的最新研究，重点讨论了这些技术所面临的关键挑战和未来的发展趋势。

    Aug, 2022

  • 医疗系统规模下的计算病理学 -- 来自三十亿图像的自监督基础模型

    最近在自我监督学习方面的突破已经实现了使用大规模无标签数据集来训练视觉基础模型，该模型可以推广到各种下游任务。本项目的目标是训练最大的学术基础模型，并通过在大型临床病理数据集上的预训练和下游性能评估来对最重要的自我监督学习算法进行基准测试。结果表明，与自然图像的预训练相比，病理数据的预训练对下游性能是有益的。此外，DINO 算法在所有测试任务中实现了更好的泛化性能。这些结果标志着计算病理学研究的一个阶段性变化，为基于大规模、并行预训练的更高性能模型开辟了新时代。

    Oct, 2023

  • RudolfV: 病理学家为病理学家打造的基础模型

    通过半自动化数据整理和引入病理学领域知识，我们扩展了数字病理学全幻灯片图像的基础模型的最新技术。我们的模型在公共和内部基准测试中表现良好，尽管使用的幻灯片数量比竞争模型少一个数量级。我们预计在更多数据和更大的模型规模下，我们的方法将进一步提高性能，并能够处理日益复杂的诊断和生物医学研究中的实际问题。

    Jan, 2024