研究关注于组织学培训中的颜色和扫描仪变化对人工智能的影响，并介绍了能够适应领域变化的测试时间训练技术。

May, 2023

医学图像分析（MedIA）作为计算机辅助诊断系统中的关键工具，近年来随着深度学习（DL）的进步而崭露头角。然而，当训练良好的深度模型在不同的医学站点、模态和序列上部署时往往会遇到显著的性能下降，即域偏移问题。针对这一问题，医学图像域泛化（DG）旨在通过在未知数据分布中有效泛化和鲁棒地执行，解决域偏移挑战。本文对该领域的重要发展进行了综述，包括对域偏移和医学领域域泛化的正式定义以及几个相关设置的讨论。随后，我们从数据操作、特征表示和模型训练三个角度总结了最近的方法，并详细介绍了每个角度的一些算法。此外，我们介绍了常用的数据集。最后，我们总结了现有文献，并提出了一些未来的潜在研究课题。为了支持此次调研，我们还创建了一个 GitHub 项目，收集了相关资源，链接为：https://this-URL-github-project

Feb, 2024

该论文研究了卷积神经网络在组织病理学中用于肿瘤分类的应用，分析了数据增强和归一化对模型性能和表示学习的影响，提出了衡量模型领域差异距离的新方法，结果表明训练数据的准备对学习结果有很大影响。

Sep, 2019

本研究使用领域泛化技术改善深度神经网络的泛化能力，使其能够处理来自不同医院和实验室的 WSIs 和组织病理学影像集，结果表明使用该技术时，低维空间表示和分类准确性都有所提高。

Apr, 2022

基于深度学习的自适应深度控制双向扩散（ADBD）网络通过域迁移方法，可以与小的训练集合一起工作，并通过源信息引导克服扩散过拟合。该网络通过混合全局和局部关注优先级指导双向扩散，确保迁移成功。此外，它还通过自适应深度控制策略模拟生理转化，能够生成具有相应软标签的无限交叉领域中间图像。ADBD 网络对克服病理图像数据不足具有有效性，并且支持进一步病理学相关研究。

Nov, 2023

对超过 700 篇论文进行综述，概述了计算病理学（CoPath）的发展，并提出了包括数字诊断、癌症图像分析、深度学习在内的挑战。总结循环阶段中数据、模型和应用等不同的问题，并提供未来技术发展和临床整合的方向。

Apr, 2023

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

本研究提出了一种基于特征域风格混合的技术，利用自适应实例归一化生成具有风格增强版本的图像。通过与现有的基于风格迁移的数据增强方法进行比较，发现该方法在计算和时间上要求较低的情况下表现相似或更好。研究结果展示了特征域统计混合在组织病理学图像分析学习模型的泛化中的潜力。

Oct, 2023

通过对颜色进行增强和基于领域对抗训练的方法，可以改善深度学习方法的泛化能力，从而提高乳腺癌组织学图像中有丝分裂的检测效果。

Jul, 2017

医学图像分析（MedIA）是医学和医疗中不可或缺的工具，对疾病诊断、预测和治疗计划有所助益，深度学习（DL）取得的重大成就对其发展作出了显著贡献。然而，用于 MedIA 的 DL 模型在实际情况中仍然具有挑战性，在训练和测试样本之间的分布差异下无法进行泛化，也即所谓的分布偏移问题。本文综述了专门针对 MedIA 的领域泛化研究，全面地回顾了领域泛化技术在更广泛的 MedIA 系统中的相互作用，超越方法论，考虑到对整个 MedIA 工作流程的操作影响。具体而言，我们将领域泛化方法分为数据级、特征级、模型级和分析级方法。我们展示了这些方法如何在 MedIA 工作流程的不同阶段中使用，从数据获取到模型预测和分析。此外，我们还包括了用于评估这些方法的基准数据集和应用，并分析了各种方法的优缺点，揭示了未来的研究机会。

Oct, 2023