Oct, 2023

引入多实例学习中的实例标签相关性。应用于组织病理图像癌症检测

PDF
TL;DR本文通过引入与统计物理的 Ising 模型相关的新偶合项扩展了一种基于高斯过程的最先进弱监督多实例学习方法 (VGPMIL-PR)，提高了在组织病理学图像中检测前列腺癌的效果，并通过可视化和分析提供了洞察力，有望在其他研究领域中应用该模型。
weakly supervisedmultiple instance learninggaussian processeshistopathological imagesprostate cancer detection
发现论文，激发创造
  • 面向病理图像例级预测的领域自适应多示例学习

    为了在不增加注释成本的情况下提高目标数据集的分类性能，我们提出了一种使用多实例学习和域自适应方法的流程，并提出了一种高置信度的伪标签方法来有效地结合两种方法的监督信息。我们使用为此研究创建的病理图像数据集进行了实验，并证明了所提出的方法相对于现有方法显着提高了分类性能。

    Apr, 2023

  • 使用深度多实例学习和对比预测编码的半监督组织学分类

    本研究提出了一种基于两阶段半监督学习的方法，将自监督特征学习和正则化的注意力弱标注多实例学习相结合，应用于乳腺癌病理图片二分类任务，并通过五个随机数据集实现了当前最先进的分类性能。

    Oct, 2019

  • ProMIL：面向医学成像的概率多示例学习

    本研究提出了一种基于深度神经网络和 Bernstein 多项式估计的专用实例方法 ProMIL 来解决多实例学习中标签分配问题，并证明其在医学应用方面胜过标准基于实例模型。

    Jun, 2023

  • 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

  • 可训练原型增强的多示例学习用于全切片图像分类

    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。

    May, 2023

  • 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

  • 全卷积多类多实例学习

    本文提出了一种利用多实例学习（MIL）方法进行多类语义分割的学习的新算法，只需要通过图像级标记进行训练，同时采用全卷积网络来优化细分标签的分配。实验结果表明，该方法在 PASCAL VOC 数据集的分割挑战任务中有良好的表现。

    Dec, 2014

  • 病理图像诊断的跨尺度多实例学习

    研究了一种新的跨尺度多实例学习算法，并将其应用于病理学影像诊断中，通过整合多尺度信息和跨尺度关系来提高诊断准确率。在内部和公共数据集上均表现出优异的性能。

    Apr, 2023

  • 整体病理图像的干预袋多实例学习

    本文提出了一种名为 Interventional Bag Multi-Instance Learning（IBMIL）的新方案，该方案通过后门调整实现干预式训练，从而消除了包上下文先验的偏差，克服了现有 MIL 方法的一些局限性，提高了 WSIs 分类的性能表现。

    Mar, 2023

  • 对于全幅图像分类，重新考虑多实例学习：你只需要一个良好的实例分类器

    本文提出了一种基于对比学习和原型学习的实例级 MIL 框架，旨在有效完成实例分类和包分类任务，并提出了通过原型学习生成精确伪标签的方法。在四个数据集上的广泛实验和可视化证明了我们方法的强大性能。

    Jul, 2023