Mar, 2024

将多尺度拓扑与金字塔图卷积神经网络集成于数字病理学中

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TL;DR图卷积网络（GCNs）在数字病理学中作为卷积神经网络的多实例学习强大替代品，能够优秀地处理各种空间范围内的结构信息，对于从吉格巴 H&E 染色全幻灯片图像（WSI）中学习至关重要。然而，图传递算法在聚合大邻域时往往存在过度平滑的问题，因此，多尺度 GCN（MS-GCN）通过利用 WSIs 中多个放大级别上的信息解决了这个问题。MS-GCN 能够同时对较低放大倍数下的长程结构依赖性和较高放大倍数下的高分辨率细胞细节进行建模，类似于病理学家通常进行的分析流程。该架构的独特配置允许同时对较低放大倍数下的结构模式和较高放大倍数下的细胞特征进行建模，并量化每个放大倍数级别对预测的贡献。通过在不同数据集上的测试，MS-GCN 在现有单放大倍数 GCN 方法上展现出优越的性能。我们的方法在性能和可解释性方面的提升有望推动计算病理学模型的发展，特别是在需要广泛空间背景的任务中。
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发现论文，激发创造
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    Feb, 2022

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    Sep, 2019

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    Mar, 2024

  • C2P-GCN: 细胞到区块图卷积网络用于结直肠癌分级

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    Mar, 2024

  • 组织病理学中的直方图图表

    本论文在组织切片图像中，使用图卷积网络 (Graph Convolutional Networks, GCNs) 对细胞的多属性空间图进行建模，通过提取细胞空间排列的复杂特征以实现肿瘤分类，得到了与 Inception-v3 相当的分类准确率。

    Aug, 2019

  • 基于分层多图网络的图像分类

    本研究探讨了基于 Graph Convolutional Networks 的最佳实践，旨在利用 GCNs 自然的多关系数据建模能力和处理不规则输入图片的能力，在 MNIST、CIFAR-10 和 PASCAL 数据集上甚至优于 CNNs 的图像分类表现。

    Jul, 2019

  • 组织病理学中的图神经网络：新兴趋势和未来方向

    综述了整个切片图像（WSIs）中图神经网络（GNNs）的应用，讨论了它们在组织病理学中的应用，并探讨了未来发展趋势。通过对四个新兴趋势的深入探索，提供了关于 GNNs 在组织病理学分析中发展的见解，并提出了未来的研究方向。该分析旨在通过图神经网络引领研究人员和从业者探索创新的方法和方法，推动组织病理学分析的发展。

    Jun, 2024

  • 多尺度超像素结构差异图卷积网络用于 VL 表示

    该论文提出了一种基于预训练模型的多模态语义表示方法，并引入了超像素和多尺度差异图卷积网络来提高视觉语义表达的准确性和精度，从而在多个下游任务学习方面表现出与其他先进方法的竞争力。

    Oct, 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

  • 非对称共同训练结合可解释性细胞图集成在组织病理图像分类中的应用

    使用深度图卷积网络和卷积神经网络结合的非对称同时训练框架提升多类组织病理图像分类的解释性和性能。

    Aug, 2023