本研究开发了一种新的深度学习池化操作符 —— CHARM，以提高癌症诊断的准确性和可解释性，实验结果证明其在非小细胞肺癌和淋巴结转移的亚型识别方面优于其他弱监督分类算法。

May, 2023

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

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

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

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

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

本研究旨在基于 WSI 分析开发和比较能够根据 WSI 级别标签对乳腺癌样本的 PD-L1 阳性分类的模型，该任务包括 ROI 识别和将肿瘤分类为 PD-L1 阳性或阴性两个阶段，研究探讨了不同的特征提取方法和两个不同的训练配置，并测试了自动去除棕色伪迹的性能表现。

Apr, 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

提出了一种多层多实例学习与 Transformer 相结合的方法，能有效处理大量实例的 MIL 任务，并在 WSI 图像分类任务上展示出优秀的性能。

Jun, 2023