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

基于 “Divide & Conquer” 方法，我们提出了一种名为 SDM 的新方法，用于选择一小部分具有不同形态的整个切片图像，以在计算病理学中实现 WSI 分析、分类和匹配。通过在各种公共和私人组织病理学数据集上进行评估，SDM 展现了出色的效果，并通过优化选择过程来捕捉 WSI 中的不同形态特征，从而消除了 Yottixel's mosaic 中经验参数化的必要性。

Nov, 2023

提出了一种利用 Patch Transformer 来进行多标签预测的深度神经网络模型，可以从组织病理学切片图像中有效地预测多个幻灯片级标签，并通过大量实验证明了该模型的有效性。

Jun, 2019

本论文提出了一种新的模型结构，将基于补丁的分类模型和整个切片比例的分割模型相结合，以提高自动病理诊断的预测性能，并通过优化方法，使模型部分地进行端到端学习，应用于 WSI 的肿瘤 / 正常预测，与传统基于补丁的方法相比，分类的性能得到了提高。

Oct, 2019

本研究提出了三个关键技术贡献，分别为：一种快速的片段选择方法（FPS）用于全切片图像分析，显著降低计算成本同时保持准确性；一种轻量级组织病理特征提取器 PathDino，仅包含五个 Transformer 块和 900 万参数，较其他方法大大减少；一种使用自监督学习的旋转不变表示学习范式，有效减轻过拟合。并且通过在 12 个不同数据集上的评估，证明我们的紧凑模型优于现有的最先进组织病理专用视觉转换器，还验证了其在数字病理学中增强图像分析的鲁棒性。

Nov, 2023

本文提出了一种利用胶囊网络进行基于弱监督语义分割 (WSSS) 的新型组织病理学图像分析方法，并使用数字病理学图谱 (ADP) 数据集对其进行评估。实验结果表明，该模型在准确性和平均交并联度 (mIoU) 指标方面优于传统方法，凸显了胶囊网络在增强组织病理学图像分析的精度和效率方面的潜力。

Feb, 2024

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

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

通过多模态多任务多实例学习的 PathM3 框架，有效地将组织切片图像与诊断说明对齐，从而在组织病理学图像分类和生成诊断说明任务上提高了分类准确性和生成效果。

Mar, 2024

本研究提出了一种基于整张切片图像的图像学习算法，利用基于位置的嵌入和图形注意机制，采用样条卷积神经网络进行结点位置嵌入，用于肾癌和前列腺癌的分级诊断，并使用渐变解释方法生成突出显着的区域地图，从而使该方法可解释性更好地识别 WSI 中的癌症区域。

Jun, 2023