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

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

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

该论文提出了一种名为MaskHIT的模型，它使用预训练的transformer模型来重建被遮盖的WSI区域并学习组织学特征，进而在癌症诊断和预测任务中表现出比其他方法更好的效果。

Apr, 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

数字病理学通过对G级全幅图像（WSI）的分析大大提高了疾病检测和病理学家的效率。我们的研究揭示了特征提取模型和聚合模型超参数之间的相互依赖性，指出选择的超参数可能会使性能可比性产生偏差。通过对162个不同聚合模型配置的三个不同数据集上的七个特征提取模型的评估，我们提供了关于特征提取器和聚合模型之间关系的更细致的理解，从而使数字病理学中的特征提取模型能够获得更公正和准确的评估。

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

本研究解决了全切片图像（WSI）分析中由于其巨大规模和复杂性而带来的独特挑战。文章提出了一种多实例学习（MIL）的方法，通过总结各种技术及其在癌症分类与检测中的应用，强调了MIL在癌细胞形态发现和可解释机器学习模型构建中的潜在影响，旨在为研究人员提供当前领域的状态并激发未来研究方向。

Aug, 2024

本研究解决了当前组织病理学全幻灯片图像分析中忽视幻灯片之间可能的相互关系的问题。提出的SlideGCD模型通过引入幻灯片间的关联性，提升了现有多实例学习框架的性能，验证了在癌症分型、分期、存活预测和基因突变预测等任务中的有效性和鲁棒性。

Oct, 2024

本研究解决了数字病理学领域模型适应性不足的问题，提出了利用基础模型在大规模领域特定数据集上进行训练的方法。研究发现，基础模型在皮肤癌六个亚型预测方面表现优于使用ImageNet预训练的模型，具有显著的临床应用潜力。

Oct, 2024