Feb, 2024

GRASP: 图结构金字塔式全切片图像表示

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TL;DRGRASP是数字病理学中用于处理全幅数字切片图像（WSIs）的一种新型多放大率图结构框架，通过动态模拟病理学家处理WSIs的行为、受益于WSIs的层次结构以及引入基于收敛的节点聚合机制，表现出优秀的性能，同时具备解释性和稳定性，并提供了相关的理论基础和实证证据，推动数字病理学中的可解释、基于结构的设计发展。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 知识感知注意力的动态图表示在组织病理全幻灯片图像分析中的应用

    我们提出了一种新颖的动态图表示算法，将组织病理学切片图像（WSIs）概念化为知识图结构的形式，通过动态构建邻居和带向边嵌入的头尾实例之间的关系，利用知识感知的注意机制更新头结点特征，然后通过全局池化过程获得图级嵌入，作为WSI分类的隐式表示。我们的端到端图表示学习方法在三个TCGA基准数据集和内部测试集上优于最先进的WSI分析方法。

    Mar, 2024

  • 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

  • 重新思考基于注意力的多实例学习在全切片病理图像分类中的应用：一个实例属性的观点

    提出了一个属性驱动 MIL 框架来解决注意力机制在区分实例上的限制，并通过空间属性约束和属性排序约束改进了模型的识别能力，进而在多个评估指标上优于现有的最先进框架。

    Mar, 2024

  • 利用多个实例学习在整个切片图像中找到感兴趣区域

    通过弱监督的多实例学习方法，利用全幅显微镜图像整体癌症表型的预测来探索肿瘤检测和癌基因突变检测，结果显示与参考实现（AUC 0.96）相匹配的新型叠加多实例学习和关注多实例学习（AUC 0.97）对肿瘤和 TP53 突变的检测能力优于其他 AI 架构，并在不同放大级别下显示对形态特征的不同敏感性。

    Apr, 2024

  • DGR-MIL：多样全球表示在多实例学习中的探索用于整张切片图像分类

    提出了一种基于多样性全局表示（DGR-MIL）的新型MIL聚类方法，通过建模实例之间的差异，以及使用一组全局向量来从实例中提取摘要。该方法在CAMELYON-16和TCGA肺癌数据集上明显优于现有的MIL聚类模型。

    Jul, 2024

  • SlideGCD：用知识蒸馏的滑动图协作训练方法进行整张切片图像分类

    通过考虑幻灯片之间的互相关联性，我们提出了一个通用的WSI分析流水线SlideGCD，将现有的多实例学习方法作为骨干，并将WSI分类任务构建为节点分类问题。SlideGCD通过存储先前幻灯片嵌入来进行广泛基于幻灯片的图构建，并进行图学习来探索幻灯片之间的互相关联性，进而实现MIL分类器和图学习的两个并行工作流，并通过知识蒸馏将可区分信息传递给图神经网络。在两个TCGA基准数据集上观察到SlideGCD带来的一致性性能提升，超过了四种最先进的MIL方法。

    Jul, 2024

  • 病理学中幻灯片表征学习的多染色预训练

    本研究解决了现有幻灯片表征学习方法在临床和生物多样性方面的局限。通过引入多模态预训练策略Madeleine，该方法利用多标记染色的幻灯片形成丰富的无任务信号，从而提高学习的表征质量。研究结果表明，Madeleine在包括形态学分类和预后预测在内的多个下游任务上表现优异，具有广泛的临床应用潜力。

    Aug, 2024

  • 全切片图像分析中的多实例学习进展：技术、挑战与未来方向

    本研究解决了全切片图像（WSI）分析中由于其巨大规模和复杂性而带来的独特挑战。文章提出了一种多实例学习（MIL）的方法，通过总结各种技术及其在癌症分类与检测中的应用，强调了MIL在癌细胞形态发现和可解释机器学习模型构建中的潜在影响，旨在为研究人员提供当前领域的状态并激发未来研究方向。

    Aug, 2024

  • 基于幻灯片的图形协同训练用于组织病理学全幻灯片图像分析

    本研究解决了当前组织病理学全幻灯片图像分析中忽视幻灯片之间可能的相互关系的问题。提出的SlideGCD模型通过引入幻灯片间的关联性，提升了现有多实例学习框架的性能，验证了在癌症分型、分期、存活预测和基因突变预测等任务中的有效性和鲁棒性。

    Oct, 2024