Mar, 2024

针对全尺寸图像的高效信息融合：基于同心双重融合注意力的多实例学习

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TL;DR数字病理学中，Concentric Dual Fusion Attention-MIL (CDFA-MIL) 框架结合点到区域特征列注意力和点到点同心行注意力，使用同心补丁，有效融合相关信息，增强特征表示，并为 WSI 分析提供更强的相关性指导， 在准确性和 F1 分数上显着超越传统 MIL 方法，相应地在 Camelyon16 和 TCGA-NSCLC 等知名数据集上实现了平均准确率和 F1 得分分别为 93.7% 和 94.1% 的显著进展。
digital pathologymulti-magnification multiple instance learningconcentric dual fusion attention-milwsi analysissuperior wsi recognition
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于多头注意力的深度多示例学习

    MAD-MIL 是一个基于多头注意力机制的深度多实例学习模型，针对数字病理学中弱监督的整张切片图像分类而设计。在模型复杂度简化的同时，MAD-MIL 能够与先进模型如 CLAM 和 DS-MIL 取得竞争性结果，并在 MNIST-BAGS 和公共数据集（包括 TUPAC16、TCGA BRCA、TCGA LUNG 和 TCGA KIDNEY）上对 ABMIL 进行持续超越。该模型展示了切片表示中的信息多样性、可解释性和效率的提升。结合较少的可训练参数和较低的计算复杂度，这使得该模型成为自动化病理工作流程的有希望的解决方案。我们的代码可在此 https URL 找到。

    Apr, 2024

  • 基于跨尺度注意力引导的多实例学习在克隆病病理图像诊断中的应用

    本文提出了一种新的跨度注意机制来聚合具有不同分辨率的图像中的特征，并生成不同分辨率的可视化结果来定位并解释可解释的损伤模式，该方法在 Crohn 病这种炎症性肠病的诊断中取得了优异的成果。

    Aug, 2022

  • 基于全切片图像的肿瘤生存预测：基于注意力引导的深度多示例学习网络

    此研究提出了一种名为 DeepAttnMISL 的多实例深度学习方法，通过引入两种方式（siamese MI-FCN 和 attention-based MIL pooling）从 WSI 中高效地学习图像特征，然后将 WSI 级别的信息聚合到患者级别。该方法适用于大型数据集，并具有更好的可解释性，可用于癌症患者风险评估和个性化医疗。

    Sep, 2020

  • 基于动态多元嵌入的肿瘤分类双查询多示例学习

    提出了一种新颖的基于嵌入的双查询多示例学习（DQ-MIL）流水线，使用动态元嵌入方法并将 MIL-attention 与相关自我关注相结合，该方法在三个组织学数据集中实现了较高的性能。

    Jul, 2023

  • 如病理医师一般诊断：变形金刚启用的分层注意力引导多示例学习用于全切片图像分类

    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

  • 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

  • 专注挑战多实例学习用于整张幻灯片图像分类

    多案例学习方法在整张幻灯片图像分析中仍然存在过拟合的挑战。本文提出了一种名为 ACMIL 的注意力挑战式多案例学习方法，旨在更好地捕捉有挑战性的预测实例，并通过三个 WSI 数据集的评估证明了其优越性。通过热图可视化、UMAP 可视化和注意力值统计，全面展示了 ACMIL 在克服过拟合挑战方面的有效性。

    Nov, 2023

  • 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

  • Long-MIL: 面向组织病理学全切片图像分析的长上下文多实例学习的扩展

    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