Feb, 2024

自我监督学习全尺寸切片表示的框架

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 无监督互相转换器学习用于多千兆像素全切片图像分类

    提出一种基于相互 Transformer 学习的全无监督 WSI 分类算法，并在公开数据集上进行了广泛实验，证明了该方法在 WSI 分类和癌症亚型分类方面的优越性能。

    May, 2023

  • 上下文感知自监督学习整张切片图像

    本文提出了一种通过将全切片图像 (WHIs) 表示为图来进行肿瘤诊断的方法，使用图卷积网络 (GCN) 捕获 WSI 中的上下文依赖关系，并使用自监督学习获取无标签数据的训练增强。这种方法利用节点表示 WSI 的 patch，是一种包含上下文信息的模型方案，相比于现有方法或基于多实例学习（MIL）的方案实现了性能的提升。

    Jun, 2023

  • 数字病理学自监督相似度学习

    提出了一种适用于数字病理学领域的自监督方法，利用同构网络从全切片图像中提取特征来创建稳健和紧凑的图像描述符，其由长度为 128 的特征向量生成，并结合实验结果表明，相比于现有的 ImageNet 和通用的自监督特征提取方法，该方法在图像检索方面具有更好的表现。

    May, 2019

  • 层次判别学习提高生物医学显微镜的视觉表达

    本文提出了一种名为 HiDisc 的自我监督对比学习框架，用于学习临床生物医学显微镜图像中肿瘤的高质量视觉表示，结果表明 HiDisc 预训练方法在癌症诊断和基因突变预测方面优于当前最先进的自我监督预训练方法，并且使用自然数据多样性学习高质量的视觉表达。

    Mar, 2023

  • 计算病理学中的基于转录组学指导的幻灯片表示学习

    使用自监督学习和基因表达谱进行多模态预训练，Tangle 可以在组织学图像中构建幻灯片嵌入，并且在性能上优于有监督和无监督基线模型。

    May, 2024

  • 自监督对比学习的双流多示例学习网络用于全切片图像分类

    本论文提出了一种基于 MIL 的方法，用于全幻灯片图像（WSI）分类和肿瘤检测，无需局部注释，并提出了自我监督对比学习及金字塔融合机制，从而提高分类和定位的准确性。

    Nov, 2020

  • 自监督视觉 Transformer 在组织病理学中学习视觉概念

    本文通过训练多种自监督模型，发现采用基于 DINO 知识蒸馏的 Vision Transformers 模型能够实现对组织形态学特征进行有效解释，在多个弱监督和补丁级任务上进行了验证。

    Mar, 2022

  • 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

  • 基于扩散的千兆像素尺度组织病理全切片图像生成

    用新的扩散性方法生成合成的病理全层切片图像，可以增强计算病理学应用的性能，并且无需数据注释即可学习全层切片图像的表征。

    Nov, 2023