Aug, 2024

全切片图像分析中的多实例学习进展：技术、挑战与未来方向

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 可训练原型增强的多示例学习用于全切片图像分类

    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

  • 基于弱监督学习的病理切片整体分类

    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

  • 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

  • 多染色自注意图多实例学习流程用于组织切片全扫描图像

    提出了一个名为MUSTANG的多标引注意力自注意图的无监督吉帕像素多图像分类任务的端到端学习流水线，该任务只具备患者级别标签但没有幻灯片级别标签或区域注释，利用稀疏的k最近邻图和欧几里得距离进行操作限制，取得了0.89/0.92的F1得分/曲线下面积，优于广泛使用的CLAM模型。

    Sep, 2023

  • 用于全幻灯片图像分类的紧凑、无偏负实例嵌入

    整张切片图像分类中，使用多实例学习和半监督方法来改善基于切片级注释的分类算法，通过在正常切片上引入自由标注信号来减少切片间的变异性并捕捉常见变异因素，该方法显著提高了预测性能并优于其他半监督算法。

    Feb, 2024

  • 重新思考基于注意力的多实例学习在全切片病理图像分类中的应用：一个实例属性的观点

    提出了一个属性驱动 MIL 框架来解决注意力机制在区分实例上的限制，并通过空间属性约束和属性排序约束改进了模型的识别能力，进而在多个评估指标上优于现有的最先进框架。

    Mar, 2024

  • 利用多个实例学习在整个切片图像中找到感兴趣区域

    通过弱监督的多实例学习方法，利用全幅显微镜图像整体癌症表型的预测来探索肿瘤检测和癌基因突变检测，结果显示与参考实现（AUC 0.96）相匹配的新型叠加多实例学习和关注多实例学习（AUC 0.97）对肿瘤和 TP53 突变的检测能力优于其他 AI 架构，并在不同放大级别下显示对形态特征的不同敏感性。

    Apr, 2024

  • DGR-MIL：多样全球表示在多实例学习中的探索用于整张切片图像分类

    提出了一种基于多样性全局表示（DGR-MIL）的新型MIL聚类方法，通过建模实例之间的差异，以及使用一组全局向量来从实例中提取摘要。该方法在CAMELYON-16和TCGA肺癌数据集上明显优于现有的MIL聚类模型。

    Jul, 2024

  • 注意力不是你所需要的：重新审视整片切片图像分类的多实例学习

    本研究针对现有的基于注意力的多实例学习算法在整片切片图像分类中存在错误聚焦于无关模式的问题。我们提出了一种基于最大池化和前向变分推理的简单有效的实例基础多实例学习方法（FocusMIL），显著提升了在Camelyon16和TCGA-NSCLC基准上的分类表现，并改善了对困难实例的识别能力。

    Aug, 2024