数字病理学中无旋转偏见的图像表示学习
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。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...
本研究提出了三个关键技术贡献：快速片段选择方法（FPS）降低计算成本，轻量级组织病理特征提取器PathDino减少参数，自监督学习的旋转不变表示学习范式减轻过拟合。评估结果表明，紧凑模型优于现有组织病理专用视觉转换器，增强数字病理学图像分析的鲁棒性。
