提出了一个全局利用 WSI 的 Hierarchical Attention-Guided Multiple Instance Learning 框架，该框架动态地、全面地发现了 WSIs 的多个分辨率上的显著区域，同时使用 Integrated Attention Transformer（由多个 Integrated Attention Modules 组成）进一步提高了 transformer 的性能，实验表明，该方法在多个数据集上取得了最先进的表现。

Jan, 2023

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

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

基于 BLIP-2 框架，使用病理报告中的精选文本与整张切片图像配对，开发了一种视觉语言模型，实现了共享的图像 - 文本嵌入空间，如文本或图像检索以寻找感兴趣的案例，以及将 WSI 编码器与冻结的大型语言模型（LLM）集成，以实现基于 WSI 的生成文本能力，如报告生成或 AI 交互。在超过 35 万张 WSI 和诊断文本配对的去标识化数据集上，展示了病理医师对文本生成和文本检索的评估，以及 WSI 分类和工作流程优先级排序（切片级别的分流）。平均来说，根据病理医师的评估，78％的 WSI 的模型生成的文本准确无误、没有临床上显著的错误或遗漏。这项工作展示了语言与 WSI 嵌入相结合的激动人心的潜力能力。

Jun, 2024

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

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

本文提出了一种改良位置嵌入的长上下文 WSI 方法，通过引入线性偏差来处理形状变化的大 WSI，并将其从 1 维长序列适应到 2 维长上下文 WSI 中，用于模型对未见或欠拟合位置的外推；同时利用闪存注意力模块解决 Transformer 的计算复杂性问题，保持了全自注意力的性能。通过在 4 个数据集上进行 WSI 分类和生存预测任务的广泛实验证明了我们方法在形状变化的 WSIs 上的优越性。

Nov, 2023

使用全幻灯片图像生成病理报告的多示例生成模型 (MI-Gen) 可减轻经验不足的病理医生的工作负担并提高临床自动化，同时简单的语义提取可以实现最佳性能且公开可用。

Nov, 2023

通过提出的基于保留机制的 RetMIL 方法，实现了对组织病理学全幻灯片图像的分析，同时在性能和计算开销方面取得了显著的提升。

Mar, 2024

该研究使用大规模的有标签数据集训练深度学习模型结合 “多示例学习”，以在针生物镜下进行前列腺癌诊断，并获得了很高的 AUC，为计算病理学领域的决策支持系统部署提供了基础。

May, 2018